MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2888206663 · doi:10.1177/0899764018794905

Getting Connected: An Empirical Investigation of the Relationship Between Social Capital and Philanthropy Among Online Volunteers

2018· article· en· W2888206663 sur OpenAlexaff
Joe Cox, Eun Young Oh, Brooke Simmons, Gary Graham, Anita Greenhill, Chris Lintott, Karen L. Masters, Royston Meriton

Notice bibliographique

RevueNonprofit and Voluntary Sector Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésSocial capitalEndogeneityProsocial behaviorSocial engagementCivic engagementThe InternetSocial mediaSurvey data collectionOnline and offlineSocial psychologyPublic relationsBusinessPsychologyEconomicsSociologyPolitical scienceSocial scienceEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of social capital has attracted much attention from researchers and policy makers, largely due to links with positive social outcomes and philanthropic acts such as volunteering and donations. However, a rapid growth in Internet technologies and social media networks has fundamentally affected the formation of social capital, as well as the way in which it potentially associates with prosocial behaviors. This study uses unique data from a survey of online volunteers to explore the interrelationships between social capital and a mix of self-reported and observed philanthropic activities in both online and offline settings. Our results show that while social capital levels associate strongly with offline donations, there are key differences in the relationships between social capital and volunteering in online and offline settings. Using two-stage least squares (2SLS) regression analysis to control for endogeneity, we also infer a number of causal relationships between social capital and philanthropy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,328
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNonprofit and Voluntary Sector QuarterlyMême sujetSocial Capital and NetworksTravaux en français237 207