From Intent to Inaction: Factors Conditioning Cultural Institutions From Embracing Crowdfunding as a Fundraising Tool
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The article explores factors explaining cultural institutions’ intentions to adopt and circumstances that lead to inaction in terms of launching a crowdfunding campaign. Study Design The study is a single-case study of a Norwegian museum consortium. It combines thematic analysis of qualitative data from interviews and non-parametric tests of quantitative survey data to examine differences between four categories of employees: leadership, curators, technical staff, and support staff. Findings The study identifies three key factors contributing to the inaction and failure to launch the crowdfunding campaign: (1) the added value of funding and non-monetary benefits; (2) legitimacy concerns surrounding crowdfunding; and (3) the leadership and management of implementing what proved to be a non-routine activity. Contributions The paper provides insights into the drivers and barriers that influence the intention to use institutional cultural crowdfunding. It adds to the literature by demonstrating that cultural institutions’ internal organisational dynamics influence decision-making. The derived propositions provide a basis for further empirical research into how cultural institutions approach crowdfunding. Implications The findings hold practical implications for cultural institutions, policymakers, and scholars. They underscore the importance of leadership in navigating legitimacy concerns, fostering intra-organisational collaboration, and supporting institutional cultural crowdfunding efforts from intent to action.
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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 | 0,012 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».