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Enregistrement W2595867944 · doi:10.1007/s11266-017-9857-x

The Effects of Volunteerism on Self-Deception and Locus of Control

2017· article· en· W2595867944 sur OpenAlexaff
Naman Desai, Sharvari Dalal, Saurabh Rawal

Notice bibliographique

RevueVOLUNTAS International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus of controlDeceptionPsychologySocial psychologyWelfareSelf-deceptionPublic relationsAutonomyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines whether volunteering for not-for-profit Organizations (NPOs) which are involved in providing social welfare services and which actively promote sociobehavioral factors like social responsibility, leadership, and self-confidence among its volunteers, reduces an individual’s likelihood of engaging in corrupt practices. We identify two psychological traits: propensity to rationalize (as evidenced by self-deception) and an external locus of control (as compared to an internal LOC) that facilitate unethical behavior. With the help of volunteers from two NPOs, we investigate whether engaging in social welfare activities organized by such NPOs would create awareness about the adverse consequences of corruption faced by large segments of the society, which in turn would make it difficult to rationalize unethical and corrupt acts. Additionally, most NPOs actively strive to develop self-confidence and leadership skills among its volunteers. Prior literature indicates that individuals possessing such qualities are more likely to have an internal LOC and also that individuals possessing an internal LOC are less likely to act in a corrupt manner. The overall results indicate that greater experience with such NPOs leads to a significant reduction in propensity to rationalize and leads to a higher likelihood of having an internal LOC.

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)0,002
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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