Effective practices of international volunteering for health: perspectives from partner organizations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The demand for international volunteer experiences to promote global health and nutrition is increasing and numerous studies have documented the experiences of the international volunteers who travel abroad; however, little is known about effective practices from the perspective of partner organizations. This study aims to understand how variables such as the skill-level of volunteers, the duration of service, cultural and language training, and other key variables affect partner organizations' perceptions of volunteer effectiveness at promoting healthcare and nutrition. METHOD: This study used a cross-sectional design to survey a convenience sample of 288 volunteer partner organizations located in 68 countries. Principle components analyses and manual coding of cases resulted in a categorization of five generalized types of international volunteering. Differences among these types were compared by the duration of service, skill-level of volunteers, and the volunteers' perceived fit with organizational needs. In addition, a multivariate ordinary least square regression tested associations between nine different characteristics/activities and the volunteers' perceived effectiveness at promoting healthcare and nutrition. RESULTS: Partner organizations viewed highly-skilled volunteers serving for a short-term abroad as the most effective at promoting healthcare and nutrition in their organizations, followed by slightly less-skilled long-term volunteers. The greatest amount of variance in perceived effectiveness was volunteers' ability to speak the local language, followed by their skill level and the duration of service abroad. In addition, volunteer training in community development principles and practices was significantly related to perceived effectiveness. CONCLUSION: The perceptions of effective healthcare promotion identified by partner organizations suggest that program and volunteer characteristics need to be carefully considered when deciding on methods of volunteer preparation and engagement. By better integrating evidence-based practices into their program models, international volunteer cooperation organizations can greatly strengthen their efforts to promote more effective and valuable healthcare and nutrition interventions in partner communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».