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Enregistrement W4312631804 · doi:10.25082/swsw.2022.02.005

How do developed countries motivate volunteering: Comparative analysis of National Recognition Awards for volunteer in the United Kingdom, United States, Canada, and Ireland

2022· article· en· W4312631804 sur OpenAlexaboutno aff
Yulin Tong, Jian Li

Notice bibliographique

RevueSocial Work and Social Welfare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNominationTransparency (behavior)CategorizationPublic relationsPolitical scienceService (business)BusinessLawMarketingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: With the rapid growth of volunteering in worldwide, the question of how to recognize volunteers at the national level to motivate volunteering has become a pressing matter. In a few of developed nations, volunteering is motivated by the establishment of national recognition awards for volunteer. As a result, the goal of this paper is to aid decision-makers in enhancing volunteering by drawing on the experience of these developed countries. Methods: This paper adopts a literature-based approach and presents a comparative analysis of national recognition awards for volunteer in the United Kingdom, the United States of America, Canada, and Ireland. The comparison factors include the objectives of awards, categorization criteria, eligibility prerequisites, nomination requirements, and the evaluation process. Following that, an examination of similarities and differences between the awards will be presented, and the article will end with some suggestions. Results: Each of these four countries has established standardized and effective criteria for volunteers’ recognition awards, despite that each country's practices vary to some extent. Based on these circumstances, nations conscious of the importance of volunteer recognition which should expedite the establishment of national recognition awards for volunteers, broaden participation, focus on the effectiveness of service, establish reasonable application standards while ensuring the transparency of the selection process, and actively seek to expand cooperation with other social organizations.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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