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Enregistrement W4408174854 · doi:10.5430/ijba.v16n1p83

Women Who Transform: A Study on Female Leadership in Volunteer Associations on the Coast of Paraná – Brazil

2025· article· en· W4408174854 sur OpenAlexvenueno aff
Adilson Anacleto, Aline Pereira de Souza, Ana Carolina da Silva Soares, Maria Gabriele Araújo Galdino, Luciane Scheuer, Luís Fernando Roveda, Larissa do Rosário Lopes Marques

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Economic Solidarity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretário de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, Governo do Estado de Parana
Mots-clésVolunteerPsychologyDemographic economicsDemographyBusinessSociologyEconomicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female leadership in Brazil has been gaining ground in several areas of society, especially when related to social issues. Recent data show that almost half of the leadership positions in this type of organization are held by women. Thus, this study aimed to investigate the occurrence of female leadership in social associations for women on the Coast of Paraná, Brazil, in communities in situations of socioeconomic vulnerability. A descriptive, exploratory study with qualitative nature was conducted with 10 female leaders on the Coast of Paraná. The results of the research revealed that most female leaders do not have formal support from government institutions, and that partnerships with institutions and other leaders are the main resources and agents of transformation. The main factors attributed to this resilience are the love of volunteering, persistence, and the dissemination of activities that generates visibility in the media and helps new volunteers to come to the associations. The services offered by these organizations are entirely free, provided close to the houses of the women benefiting from them and have a positive impact on the access to education, employment opportunities, medical care and increased income for these women, promoting a more promising future outlook.

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)0,001
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,234 · 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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