Counting social change: outcome measures for social enterprise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to identify important elements of the evaluation and definition of success in social entrepreneurship. It considers previous approaches and the lessons that can be learned from other fields of organizational studies. Design/methodology/approach The method used is based upon an objective and subjective, social constructionist view of organizational success. The paper reviews the fields of strategy, organization theory, entrepreneurship and innovation to identify relevant frameworks, measures, definitions of success, and the implications of the choice of success measures on our understanding of various phenomena. Findings From this perspective, it becomes apparent that how success and failure are defined is based on assumptions about the value of social enterprise and the nature of social change. In order to develop a deeper understanding of the drivers of social enterprise, there must be experimentation with a rich complement of success measures that are not limited to the triple bottom line. Practical implications The paper is of use to social enterprise researchers, practitioners and consultants who are defining what it means for a social enterprise to be successful. The insights should allow for a more conscious evaluation of a range of potential success measures and the impacts they have on our social outcomes. Originality/value Although measuring social enterprise success is recognized to be an important topic, most work in the field implicitly or explicitly identifies success based on a goal‐centred evaluation of the triple bottom line. The paper challenges this thinking to include subjectivity, causation, contestation, organizational form and the multiple polar dimensions that must be balanced by every organization. It draws on research from related fields that have already struggled with these issues and can offer valuable lessons for social enterprise.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle