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Record W7056753090

Fidélisation des donateurs : modélisation comportementale du parcours philanthropique en milieu universitaire

2023· other· fr· W7056753090 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicLaser Design and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ESPACELimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche s’intéresse au concept de fidélisation des donateurs. Elle explore le parcours philanthropique de donateurs fidèles au secteur de l’éducation universitaire. Deux objectifs sont poursuivis dans le cadre de cette étude. Le premier vise à comprendre comment et pourquoi ces individus sont devenus fidèles et le deuxième à développer des outils concrets et des recommandations pratiques pour les professionnels du domaine philanthropique.
\n
\nUne revue de littérature exhaustive sur le sujet a permis de recenser les composantes et les variables liées à fidélisation. Sept thématiques se sont dégagées des écrits ainsi que 70 variables. Grâce à cette recension des écrits, nous avons élaboré un modèle intégrateur qui illustre les différentes phases du comportement philanthropique menant vers la fidélité. Des sept thèmes dégagés, cinq sont étudiés plus en profondeur, soit les antécédents et facteurs prédisposants, les déclencheurs et motivations, les comportements, les bénéfices et la fidélisation.
\n
\nDans une approche qualitative et une perspective ethnosociologique, la méthode récit de vie a servi pour tester le modèle. En collaboration avec l’Université du Québec à Trois-Rivières ainsi que l’Université du Québec à Chicoutimi, huit entretiens semi-structurés ont été réalisés auprès de donateurs fidèles. Pour être considérés comme fidèles, les individus devaient donner, de façon récurrente au secteur universitaire, depuis au moins trois ans et ressentir un sentiment d’appartenance envers l’institution.
\n
\nL’originalité de cette recherche repose entre autres sur le recensement des thèmes liés à la philanthropie illustré sous forme d’une cartographie. Cette figure met en relief les sujets afférents à la fidélisation des donateurs selon les résultats de nombreux scientifiques oeuvrant dans ce domaine. La nomenclature des thèmes, l’ordonnancement temporel des phases du parcours philanthropique ainsi que la catégorisation des 70 variables répertoriées se révèlent aussi comme des contributions théoriques utiles tant pour les professionnels du domaine que les recherches à venir.
\n
\nÀ la lumière de nos résultats, nous proposons une modélisation comportementale du parcours philanthropique en milieu universitaire. Aussi, la richesse des données a fait émerger du corpus de nouvelles variables, une sous-variable et une phase intitulée « fidélité continue ». Également, nos tableaux de fréquences exposent les variables les plus influentes. Enfin, des pistes de réflexion et des recommandations pratiques, pour les professionnels et les chercheurs, sont dévoilées au dernier chapitre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.507
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.180
Teacher spread0.174 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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