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Enregistrement W4406043501 · doi:10.1080/10495142.2024.2448420

Brand Strength’s Influence on Volunteers’ Retention and Support Intentions

2025· article· en· W4406043501 sur OpenAlexaff
Walter Wymer, Ljiljana Najev Čačija

Notice bibliographique

RevueJournal of Nonprofit & Public Sector Marketing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial psychologyPrideAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed and tested a conceptual model’s influence on a sample of active volunteers’ retention intentions and on their intentions to support their organizations in other ways (e.g. donations). Approximately 200 nonprofit organizations were contacted to participate in this study by asking their volunteers to complete our online survey. This resulted in over 600 completed questionnaires. Data were analyzed using PLS-SEM techniques. We examined the influence of brand strength on six outcome variables (1-year retention intentions, 5-year retention intentions, donation intentions, bequest intentions, volunteer recruitment intentions, and word-of-mouth intentions). Brand strength’s effects on all the outcome variables were significant. The influence of brand strength on bequest and donation intentions was partially mediated through its influence on organizational transparency. Additionally, the influence of seven proposed moderators (organizational transparency, volunteer morale, organizational socialization, training program quality, organizational trust, confidence in leadership, organizational pride, and value congruence) was also tested, with mixed results.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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