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Enregistrement W3012096169 · doi:10.3390/socsci9030027

Understanding Motivations for Volunteering in Food Insecurity and Food Upcycling Projects

2020· article· en· W3012096169 sur OpenAlexafffundabout
Sabrina Rondeau, Sara M. Stricker, Chantel Kozachenko, Kate Parizeau

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesArrell Food Institute, University of GuelphUniversity of Guelph
Mots-clésEnthusiasmSocial enterpriseMarketingFood insecurityPublic relationsBusinessAltruism (biology)Food securityPsychologyPolitical scienceSocial psychologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For non-profit organizations relying on volunteers to operate, investigations into the motivations of volunteerism are critical to attract new volunteers and to support the current ones. This study looked at volunteerism in the not-for-profit project The SEED in Ontario, Canada, which is looking to address food insecurity through a new social enterprise project that will create value-added “upcycled” products from second-grade produce while offering training opportunities for youth facing barriers to employment. The aims of this paper were to explore why volunteers chose to offer their time to this project and to gauge the current volunteers’ interest in volunteering with the organization’s new “Upcycle Kitchen”. Thirty-seven volunteers responded to a self-administered survey. They reported altruism, self-development, and social life improvement as their main motivations for volunteering. The volunteers expressed enthusiasm toward the Upcycle Kitchen initiative, which seems to be attributable to the multidimensional, creative, and educational aspects of the project. Tackling food insecurity and reducing the environmental impact of food waste are values which would most likely influence the respondents’ willingness to volunteer in food upcycling activities. We believe that this study is a good model to learn about the many facets of volunteerism for social enterprises developing upcycling-based food projects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,000 · 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.

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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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