Understanding solicitation: Beyond the binary variable of being asked or not being asked
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».