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Enregistrement W7034064653

Strategies Leaders in a Canadian Charity Use to Maintain Donors’ Trust and Ensure Continued Donations

2022· article· en· W7034064653 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks (Walden University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisappropriationAccountabilityDisadvantagedGovernment (linguistics)Transparency (behavior)AuditThematic analysisQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eroded public trust and financial support threaten charity organizations' sustainability. Charity directors are concerned with eroding trust as lack of confidence adversely impacts the economic lives of disadvantaged communities. Grounded in Stewart’s ladder of accountability theory and Alderfer’s existence, relatedness, and growth theory, the purpose of this qualitative single case study was to explore strategies charitable organizations’ leaders use to maintain donors’ trust and ensure continued donations. The participants were five charity directors who used strategies to maintain donors’ trust and ensure ongoing donations. Data were collected using semistructured interviews and document reviews. Through Braun and Clarke's six-step thematic analysis, six significant themes were identified: accountability, transparency, government funding, having good policies in place, meeting donors’ psychological needs to donate, and working with affiliated charities. A key recommendation for charity leaders is to adopt and maintain accountability and transparency best practices, including the availability and disclosure of annual independent audited financial statements to minimize scandals and misappropriation of funds, safeguard resources, maintain donors’ trust, and ensure continued donations. The implications for positive social change include the potential to implement charitable programs and activities to improve the local community's educational, social, and economic lives of disadvantaged people.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0340,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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