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Enregistrement W2155492345 · doi:10.1300/j054v18n01_04

Does Vice Make Nice? The Viability and Virtuousness of Charity Lotteries

2007· article· en· W2155492345 sur OpenAlexaff
John Peloza, Derek N. Hassay

Notice bibliographique

RevueJournal of Nonprofit & Public Sector Marketing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiceBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Globally, charities are under increasing pressure to find alternative sources of funding. Although charitable gaming has long been considered a viable source of revenue for charities, opponents of gaming have raised concerns about the potential negative consequences associated with gambling. The current paper examines a unique form of charity gaming–the charity super lottery (CSL)–that offers a number of fund-raising benefits to cash-strapped charities. Results from a preliminary study of CSL ticket buyers suggest that the CSL may be both a virtuous and viable source of fundraising. Interviews revealed that CSL consumers (1) viewed the ticket purchase as a donation rather than gambling, (2) were unlikely to be involved in other forms of gambling, and finally (3) perceived the CSL purchase as a complementary rather than supplementary form of charity support behavior. Implications for the fundraisers of charitable organizations and directions for future research are discussed.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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