2014 Special Events Report: U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Special events are important to many nonprofit organizations because they help raise awareness of a cause and help cultivate relationships with donors and potential donors. Events tend to be more costly than other fundraising strategies in terms of return on investment, but they are often incorporated into overall fundraising strategy because they provide visibility for the organization and opportunities to involve people in its activities. The literature on special events is largely focused on anecdotal descriptions of how-to's for producing events -- budgets, checklists, timelines, descriptions of types of events, formats, use of media for events, managing volunteer involvement, securing in-kind support, and evaluation of the event. What is missing from the literature is benchmarking research that would help a nonprofit determine whether an event is appropriate considering its circumstances, how its event results compare with those of other like organizations, and effective ways to follow up with constituents, media and potential donors after the event. In this study, the AFP Foundation for Philanthropy collected information on event planning and management to enable nonprofit managers to compare their events with those of other organizations by type, size, region, metropolitan area size, and number and types of events per year. The study results provide a tool to help nonprofits make informed decisions about whether to invest in an event, how to plan a successful event(s), steps to maximize return on investment, and follow-up activities to help turn event attendees into donors. Study results will also be used by the Association of Fundraising Professionals (AFP) to plan formats for presenting event planning information to its members.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,023 |
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 ».