Brotherhood for Life?: Determining Effective Commitment Mechanisms that Predict Alumni Involvement in Fraternities
Notice bibliographique
Résumé
Scholars researching alumni engagement have principally focused on characteristic differences between donors and non-donors, as well as factors that may impact the decision to donate to an institution. However, giving is not the only form of alumni engagement, though hardly any scholarship explores this other side of the coin. In this study, I ask what aspects of respondents' undergraduate fraternity experiences can be linked to staying involved with their fraternity as alumni. Using original quantitative and qualitative data from a web-survey of 129 alumni representing 12 different fraternities from the University of Pennsylvania, I test various commitment mechanisms employed by fraternities to see how effectively they predict monetary, non-monetary, and composite alumni involvement with the respective fraternities. I find that about one-third of respondents self-identify as being involved with their fraternity though only a quarter claim to have contributed financially, leaving a sizable margin that solely participates non-monetarily. I further find that the degree of undergraduate involvement with the fraternity, proportion of fraternity members in respondents' core network, and inculcation of values-based expectations of membership were all positively associated with alumni involvement. Results suggest that fraternities and similar institutions can increase the likelihood that their members stay involved by affording members opportunities that draw upon the positively associated commitment mechanisms.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».