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Enregistrement W2945700328 · doi:10.22230/cjnser.2019v10n1a293

Volunteering as Meaning-Making in the Transition to Retirement

2019· article· en· W2945700328 sur OpenAlexaffvenue
Luc S. Cousineau, Katie Misener

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)SociologyIdentity (music)HumanitiesMeaning-makingEthnologySocial psychologyPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the volunteer experience of older adults is of critical importance to the nonprofit and voluntary sector, and society. Research suggests that volunteering is a way individuals derive meaning through the complex interactions that make up measures of self-worth, community concept, and identity. This study explores the meaning of volunteering in the lives of adults over the age of 60 as they transition into retirement. Analysis revealed four primary themes: role identity; confronting ageing, health, and dying; fear/anxiety about transitioning to retirement; and making a difference. Further analysis based on whether retirement was planned or not revealed important differences in the ways that meaning was made. The findings reveal suggestions for improvements in the recruitment and retention of the older volunteer segment in nonprofit organizations.Comprendre l’expérience de bénévolat des personnes âgées est d’une importance cruciale pour le secteur bénévole et communautaire. Le bénévolat est un moyen pour les individus de trouver un sentiment d’identité grâce aux interactions complexes de l’estime de soi, communauté, et de l’identité. Cette étude explore la signification du bénévolat dans la vie des adultes de plus de 60 ans, lors de leur transition vers la retraite. L’analyse a révélé quatre thèmes principaux: l’identité; faire face au vieillissement; l’anxiété face à la transition à la retraite; et faire une différence. Si la retraite était prévue ou non a révélé des différences significatives. Les résultats offrent un aperçu unique de l’expérience des volontaires âgés et révèlent des suggestions d’amélioration du recrutement et de la rétention du segment des volontaires âgés.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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