Building the Social Structure of a Market
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the question of how to develop viable new markets and value chains in the resource-constrained settings of least developed countries, we adopted multi-year qualitative methods to examine the intervention of a nongovernmental organization (NGO) in developing the dairy value chain in Bangladesh. Consistent with the theoretical premise that markets and value chains are social orders, we found that the NGO’s success relied on building the social structure of a market wherein market participants could negotiate relationships and norms of production and exchange and embed them in practices and technologies. To establish social structure among participants as a means of market building, the NGO acquired relevant knowledge, then used contextual bridging (transferring new meanings, practices and structures into a given context in a way that is sensitive to the norms, practices, knowledge and relationships that exist in that context), brokering relationships along the value chain (facilitating introductions and exchanges between value chain members) and funding experimentation (providing resources to test ideas and assumptions about new market practices). Market participants themselves also contributed to the development of the market’s social structure by means of social embedding (building relationships and negotiating norms of exchange and coordination), and material embedding (implementing technologies and practices and integrating market norms into technology). Increased productivity and equity and reduced costs of transactions resulted from the creation of a social structure that, in this case, preceded and enabled the economic structuring of a market rather than the other way around.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».