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Enregistrement W4412393243 · doi:10.1177/08997640251348653

Relation, Exploitation, or Function? Developing a Measurement Scale and Assessing Perceptions of Non-Profit/Business Partnerships

2025· article· en· W4412393243 sur OpenAlexafffundabout
Debra Z. Basil, Mary Runté, Carolina Werle, Jennifer Chernishenko

Notice bibliographique

RevueNonprofit and Voluntary Sector Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerceptionBusinessScale (ratio)Function (biology)MarketingRelation (database)Non profitEconomicsIndustrial organizationPsychologyBusiness administrationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines non-profit organizations’ (NPOs) attitudes and intentions for engaging in business partnerships for their first time. A randomly selected, nationally representative survey of NPOs in the United States ( N = 533), Canada ( N = 399), and France ( N = 139) was conducted online. Scales were created to assess NPO perceptions along three dimensions: relational, avoiding exploitation, and functional. Scales created herein are shown to be a valid means of assessing partnership perceptions, and the research results replicated across these three developed countries. Results demonstrate that NPOs considering business partnerships for the first time are primarily seeking concrete, functional benefits. They approach business partnerships with optimism, expecting positive relationships with little fear of exploitation. This suggests an inclination to participate. It also suggests potential vulnerability at the hands of a stronger business partner.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,259 · 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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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