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Enregistrement W2906587468 · doi:10.1177/0734371x18816139

Caught Between Volunteerism and Professionalism: Support by Nonprofit Leaders for the Donative Labor Hypothesis

2018· article· en· W2906587468 sur OpenAlexaff
Mirae Kim, Étienne Charbonneau

Notice bibliographique

RevueReview of Public Personnel Administration · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprofit sectorProfessionalizationCognitive reframingNarrativeMeaning (existential)Labour economicsWorkforcePublic relationsSurvey data collectionEconomicsBusinessSociologyPolitical scienceSocial psychologyPsychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of professionalism within the nonprofit sector has transformed the sector’s reliance on well-meaning volunteers to paid professionals. While the professionalization of the nonprofit workforce is likely to continue, nonprofits are increasingly challenged for their inability to pay competitive wages. Our study argues that a social expectation for nonprofit employees to forgo some of their wages influences the donative labor narrative, which in turn impacts low nonprofit wages. We present data from an online survey experiment of executive directors at 467 nonprofits, along with their organizations’ Form 990 filings, to contrast socially biased attitudes and genuine views toward the donative labor hypothesis. The findings illustrate that the donative labor narrative should be understood as a result of social expectations for sacrifice of nonprofit employees, rather than a simple outcome of supply and demand in the labor market. We discuss the need to reframe the widespread donative labor narrative.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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