Anatomy of Higher Education Fundraising in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Fundraising campaigns have made a significant difference in the communities they work within, for the causes and initiatives that matter to donors. Within Canada, we have one of the largest and most vibrant not-for-profit sectors, including charities supporting the arts, environmental protection, professional associations, health and education (Hall, et al., 2005). To support these campaigns, Canadians donated approximately $10.6 billion in 2020 to charitable organizations across the country, a number decreasing every year (Government of Canada, 2022). The potential then for a systematic approach in profiling is critical to success, allowing for a more targeted approach for increased fundraising success and measurement (Smith & Lipsky, 1993).\n\nWith over $22 billion dollars being donated online in 2010, an increase from around $7 billion dollars in 2006, online giving represents a significant portion of fundraising and continues to grow every year (Castillo, et al., 2014). Although there are large-scale philanthropic donations, there are many smaller donations that contribute to many organizations. Fundraising online creates a field where “equally important as the club of billionaires is to the future of philanthropy, so too are the contributions Americans of modest means channel through mass appeals that have so often worked in sync with large donations” (Zunz, 2012, p. 298-299). \n\nThe focus of this research is that identification, relationship and social capital influence supportive behaviours for any not-for-profit. Social media data was scrapped from Instagram and X accounts from a select group of Universities in Canada, and a data analysis was then applied used Python and VADER (Valence Aware Dictionary for sEntiment Reasoning) to understand sentiment, opinion and popularity of each accounts content. This work suggests that (1) marketing and communications practices are as important to not-for-profit organizations as they are for profit organizations, and this remains an area that it is a field of fundraising and communications practice that remains underserved, (2) that the factors that influence relationship in the alumni and student stakeholder groups are not utilized in communications strategy, specifically in social media groups and online communication, and (3) identify five potential strategies for communications success in fundraising and long-term post-secondary success.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».