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Enregistrement W2146238370 · doi:10.1093/geront/gns001

Time for My Life Now: Early Boomer Women's Anticipation of Volunteering in Retirement

2012· article· en· W2146238370 sur OpenAlexaffabout
Patricia Seaman

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaby boomersAnticipation (artificial intelligence)Volunteer workScheduleService (business)DemographicsPsychologyWork (physics)Public relationsWork scheduleHindsight biasSocial psychologySociologyManagementPolitical scienceMarketingBusinessDemographic economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study explored to what extent early Boomer women who work for pay will be interested in and committed to formal volunteering during retirement. METHOD: Data for this hermeneutic study were gathered through 2 in-depth conversational interviews of 19 English-speaking early Boomer women living in New Brunswick, Canada. RESULTS: Interpretive analysis of interview data revealed that for these early Boomer women, consideration of volunteering in retirement revolves around analyzing the perceived costs and benefits, setting specific criteria for involvement, and recognizing the societal impacts of their refusal to volunteer or their limitation of commitment. IMPLICATIONS: Although not generalizable, the results of this study suggest administrators planning to recruit and retain retired early Boomer women to volunteer should not assume participation at the same rate or with the same commitment as previous generations. New models of volunteer recruitment and deployment may need to be developed to meet the expectations of these women. These participants indicated that formal volunteering will be for personal, not altruistic reasons, on their own terms through direct service; they are not interested in the consuming commitments of board and committee work or fundraising. Volunteering must be meaningful, something about which they are passionate and on their own schedule.

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)0,000
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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