Pathways to Local Partnerships in a Semi-Rural Setting: A Qualitative Study of Community Engagement and Employer-Supported Volunteering in Small and Medium Enterprises and Local Nonprofits
Notice bibliographique
Résumé
There remains a knowledge gap regarding the factors that drive the development of business-nonprofit partnerships in the context of employer-supported volunteering—especially in small and medium enterprises. Furthermore, there is a need to consider how enterprises operate in their cultural contexts to better understand how they support volunteering trends in Canada. This study aimed to improve understanding of the multi-level factors that foster the development of business-nonprofit partnerships in the context of employer-supported volunteering. Fifteen semi-structured interviews were conducted with community and small business actors in a semi-rural setting in Francophone Québec. Results challenged the traditional view of volunteer support as a distinct activity, showing an integrated system of inter-dependence. Results suggest the relevance of conceptualizing small enterprises’ support of volunteering as part of an inclusive approach to community engagement. RÉSUMÉLes facteurs liés au développement de partenariats entre entreprises et OBNL dans le contexte du bénévolat appuyé par l’employeur sont méconnus – particulièrement au sein des petites et moyennes entreprises. Il est également pertinent de considérer le contexte culturel pour mieux comprendre les tendances canadiennes du bénévolat appuyé par l’employeur. Cette étude vise l’obtention d’une meilleure compréhension des facteurs multiniveaux associés au développement de partenariats entreprises-OBNL dans le contexte du soutien au bénévolat. Quinze entretiens semistructurés ont été effectués auprès d’acteurs du secteur communautaire et des petites entreprises dans un milieu semi-rural francophone-québécois. Les résultats repositionnent la notion d’activités distinctes et témoignent plutôt d’un système intégré d’interdépendances. Les résultats suggèrent de conceptualiser le soutien au bénévolat des petites entreprises au sein d’une approche inclusive d’engagement communautaire.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».