Learning to practice social responsibility in small business: challenges and conflicts
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to address issues of practicing social responsibility (SR) in small business, where SR implementation challenges are unique. The discussion examines the difficulties encountered by small business owners adopting SR practices, and the various strategies they learned in the process. Design/methodology/approach A total of 23 small business owner‐managers located in Western Canada were interviewed in‐depth, individually, and in groups. Group interviews were useful for validating and extending the themes and contradictions that arose in individual interviews, particularly in identifying the most common SR challenges and frustrations, and to compare individuals' learning patterns and diverse strategies of response. Findings The paper findings show that owners learned SR by working through three main areas of challenge within everyday sociomaterial practices: positioning SR commitments and affiliations; balancing diverse stakeholders with SR ideals and costs; and negotiating value conflicts within SR practice, as part of “becoming” a particular enterprise of SR engagement. Originality/value The paper suggests that SR may be most fruitfully studied by examining the traces of the networks, linkages, and boundaries formulated through everyday interactions, focusing not just on the social networks and information exchange among humans, but more deeply on the sociomaterial networks within which new practices such as SR emerge. Second, the paper underscores the importance of conceptualizing SR “learning” more in terms of practices that emerge through challenge and conflict than in acquisition and application of new knowledge and attitudes.
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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 | 0,026 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,029 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».