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Enregistrement W2775144382 · doi:10.1002/nvsm.1607

Understanding solicitation: Beyond the binary variable of being asked or not being asked

2017· article· en· W2775144382 sur OpenAlexaffabout
Beth Breeze, Gloria Jollymore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nonprofit and Voluntary Sector Marketing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingTransactional leadershipTransactional analysisIdentity (music)PsychologyPublic relationsSocial psychologyQuality (philosophy)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identity, motivation, and experiences of philanthropists have become increasingly popular topics of study in a wide range of disciplines, yet no equivalent attention has been paid to the askers, despite research showing that almost all donations are solicited in some way. The propensity to be asked for contributions has been found to be positively related to the propensity to give, but despite the usefulness of this finding, it reinforces the suggestion that solicitation is a binary variable, such that people are either asked or they are not asked. This paper, drawing on data from in‐depth interviews with 73 successful fundraisers in the UK and Canada, highlights the importance of the quality, as opposed to simply the quantity, of solicitation. Three important factors that lie behind successful “asks” are identified and discussed: First, they are made within relationships of trust rather than as a result of a transactional approach. Second, they occur as a result of fundraisers' ability to be an “honest broker” between donors and the organisations they might support. And third, they rely on the fundraisers' skills in reframing complex issues and finding alignment between the recipient organisation's needs and the philanthropic aspirations of the donor. The paper concludes with implications for practice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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