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Enregistrement W4406126835 · doi:10.1080/10904018.2025.2450300

Active Empathetic Listening: A Process View in Developing Relationships Between Fundraisers and Major Donors

2025· article· en· W4406126835 sur OpenAlexaff
Tanya Drollinger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Listening · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningEmpathyPsychologyInformational listeningProcess (computing)Social psychologyAppreciative listeningReflective listeningQualitative researchScale (ratio)Theme (computing)CommunicationSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active Empathetic Listening (AEL) was first published as a theoretical model to explain the role that active listening, and empathy play in developing relationships between buyers and sellers. It was later developed into a measurement scale and has been applied to various relationship settings. In this qualitative study using depth interviews AEL is examined as a means of understanding how active listening and empathy are employed as professional fundraisers work with major donors to establish a relationship built on good communication and trust. The results indicate that successful relationships employ both empathy and active listening on the fundraisers part. Further, authenticity emerged as an important theme in the relationship development process. Authenticity of the fundraiser was viewed in tandem with active listening and empathy. Depth interviews with fundraisers enabled research on AEL as a process to advance as the importance of using active listening along with empathy in a believable or authentic way was key to building healthy relationships.

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)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations0
Publié2025
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