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Enregistrement W2131855463 · doi:10.1002/nvsm.405

“Music to our ears”: understanding why Canadians donate to arts and cultural organizations

2010· article· en· W2131855463 sur OpenAlexaffabout
Martha Barnes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nonprofit and Voluntary Sector Marketing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsRevenueCultural economicsIncentivePublic relationsContext (archaeology)SociologyMarketingBusinessPolitical scienceEconomicsAccountingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The contribution of donations and volunteer time to North American arts and cultural organizations is impressive. Growing economic uncertainty coupled with the increasingly competitive nature of philanthropic work and fluctuating volunteerism rates describe some of the challenges facing nonprofit managers in the arts and cultural field today. The intent of this study was to explain charitable giving to an arts and cultural organization in a Canadian context using variables supported in the literature related to philanthropic behavior. The variables included the norm of social responsibility, donor benefits, philanthropic behavior, and household income. Data (233 questionnaires) were collected at a renowned community symphony with revenue from various sources including over $1 million annually in private support. Multiple regression analysis determined two of the four hypotheses were supported and two were partially confirmed. While the norm of social responsibility and household income did confirm existing literature, philanthropic behavior seemed only defined by length of time as donor rather than by volunteering for arts and cultural organizations and donor benefits included tax incentives but not receiving a “gift” in exchange for a support. Research such as this, which contributes to our understanding of arts and cultural donors and the benefits they seek, continues to be important with the potential to inform nonprofit managers. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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