Revved up: The influence of volunteer experience on career path
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Benefits of volunteering alongside persons with disabilities include enhanced problem-solving skills and the ability to adapt in various situations; however, little is known about how these volunteer experiences influence volunteers' career paths. Revved Up, a community-based assisted exercise program for persons with disabilities in Kingston, Ontario, integrates program members with student volunteers from Queen's University. The purpose of this study was to retrospectively examine the experiences of former Revved Up volunteers to explore how their experiences may have influenced their future career decisions and pursuits. Hour-long telephone interviews, whereby the interview guide was developed using were conducted with 12 former Revved Up volunteers. A life course perspective was taken to inform the interview and examine how experiences with Revved Up informed trajectories within one's career. Interviews were transcribed verbatim and subjected to dialogical narrative analysis. Three distinct narrative types were identified, each of which demonstrated differential career trajectories, with Revved Up having a varying degree of influence on the volunteers' career path. The core of each narrative type was shaped by the specific career fulfillment being sought by individuals (e.g., desire to have one-on-one meaningful connections with patients or clients vs. desire to affect and see change in patients' or clients' health). These narratives offer a unique understanding of how a physical activity program context is able to facilitate a purposeful volunteer experience which in turn can influence volunteers' decisions and pursuits that relate to one's career trajectory.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle