Goals and Personal Resources that Contribute to the Development and Agency Attachment of Older Adult Volunteers
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Nous avons examiné la contribution bénévolat (N = 100) pour développer le rôle bénévolat et l’attachement aux agences des personnes âgées. Informé par un cadre intégrant la réglementation du développement et la théorie de la selectivité socio-affective, nous avons testé une double hypothèse pour la prémisse que le développement de plus grand rôle et l’attachement à l’agence serait vécue par (1) les personnes âgées qui avaient des objectifs multiples pour le bénévolat, et (2) les personnes âgées qui ont poursuivi ces objectifs en faisant une plus grande utilisation de leurs ressources sociales par rapport à leur physique et leurs ressources cognitives. Les deux hypothèses ont été corroborées. Les personnes âgées qui ont des motifs nombreux pour le bénévolat, et qui maximisent l’utilisation de leurs compétences et de leurs comportements sociales, sont plus fortement attachées à leur organisme d’acceuil et atteindre des niveaux plus élevés de développement du rôle bénévole. Les implications pour le domaine du volontariat sont discutées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".