Community-based enterprises: The significance of partnerships and institutional linkages
Notice bibliographique
Résumé
Community-based institutions used to be driven by local needs, but in recent decades, some of them have been responding to national and global economic opportunities. These cases are of interest because they make it possible to investigate how local institutions can evolve in response to new challenges. A promising set of cases comes from the UNDP Equator Initiative, a program that holds biennial searches to find and reward entrepreneurship cases that seek to reduce poverty and conserve biodiversity at the same time. What can we learn from these local entrepreneurship cases that seem to be playing at the global level? Here we focus on partnerships and horizontal and vertical linkages in a sample of ten Equator Initiative projects. We find that successful projects tend to interact with a large array of support groups, typically 10 to 15 partners. Based on information from on-site research, these partners include local and national NGOs; local, regional and (less commonly) national governments; international donor agencies and other organizations; and universities and research centers. These partners provide a range of services and support functions, including raising start-up funds; institution building; business networking and marketing; innovation and knowledge transfer; and technical training. These findings indicate that a diverse variety of partners are needed to help satisfy a diversity of needs, and highlight the importance of networks and support groups in the evolution of commons institutions.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».