« Il faut que ça tienne ! » : étudier le bénévolat à la lumière des dynamiques d’attachement et de détachement
Bibliographic record
Abstract
L’article propose d’explorer le bénévolat à travers les attachements et les détachements des bénévoles à une cause et à un projet de manière générale. Nous analyserons cette dynamique en mobilisant une approche constitutive de la communication organisationnelle (CCO) afin de comprendre ce qui lie, mais aussi ce qui délie les différents acteurs participant à un projet de bénévolat. L’analyse révèle plusieurs sources d’attachements et de détachements qui amènent les bénévoles à s’investir à différents degrés, voire même à quitter le projet. De plus, nous explorons en quoi certains liens (tels que la cause, le quartier et la socialisation des bénévoles) transforment la définition et le mode d’existence du projet de bénévolat et en font sa force (et sa faiblesse). En ce sens, notre étude se concentre sur les liens qui attachent et détachent, et ce faisant font tenir un projet de bénévolat au fil des passions qui meuvent les participants.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".