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Enregistrement W2987060467 · doi:10.1186/s12960-019-0409-x

What motivates individuals to volunteer in Ebola epidemic response? A structural approach in Guinea

2019· article· en· W2987060467 sur OpenAlexafffund
Lonzozou Kpanake, Togba Dounamou, Paul Clay Sorum, Étienne Mullet

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésHealth services researchVolunteerHealth administrationPublic healthMedicineNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 2014-2016 Ebola epidemic in West Africa placed greater demands on the affected countries' already scarce health workforce. Consequently, governments in the most affected West African countries made appeals for volunteers to join Ebola response programs. Those volunteers played an important yet high-risk role in aiding the victims of the Ebola epidemic and in limiting its spread. However, little is known as to what motivated those volunteers to commit themselves to the Ebola response programs. This information is important for planning for volunteer recruitment strategies during future epidemics. The aim of the present study, therefore, was to identify and assess the motivations that led individuals to volunteer for Ebola response programs in West Africa. METHODS: The study participants were 600 persons who volunteered through the Guinean Ebola response program during the 2014-2016 epidemic. From February to May 2016, they were presented with a questionnaire that contained 50 assertions referring to possible motives for volunteering in the Ebola response program and indicated their degree of agreement with each of them on a scale of 0-10. The responses were analyzed using factor analysis. RESULTS: Seven separable volunteer motivations were identified. "Feeling of patriotic duty" (M = 9.02) and "Feeling of moral responsibility" (M = 8.12) clearly emerged as the most important. Second-tier motivations were "Compliance with authority" (M = 6.66), "Desire to use one's skills for a collective good" (M = 6.49), "Seeking personal growth" (M = 5.93), "Desire to gain community recognition" (M = 5.13), and "Hoping for a career reorientation" (M = 4.52). CONCLUSIONS: These findings strongly suggest that volunteer recruitment, if needed in future Ebola epidemics, must adopt a multifaceted motivational approach rather than focus on one single motivator. Putting relatively more emphasis on motivational messages referring to patriotic values, as well as to moral responsibility, would likely increase volunteering.

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)0,005
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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