A hybrid approach to innovation by social enterprises: lessons from Africa
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to provide a detailed analysis of the key capabilities needed for social enterprises to succeed in the context of extreme poverty. Facilitating growth and alleviating poverty in the world’s most impoverished regions requires introducing innovative solutions to achieve social impact while generating financial returns. Design/methodology/approach – This paper studies two social enterprises operating in Africa. Semi-structured interviewers were conducted with co-founders of the organizations. The transcribed interviews were analyzed through an open coding process, iterated to overarching categories, and compared between the organizations using a grounded theory approach. Secondary archival data and respondent validation were used to triangulate these findings. Findings – This paper proposes a model that highlights five key capabilities social enterprises need to tackle complex societal challenges while overcoming resource constraints and institutional voids. The processes followed to develop and deploy these capabilities are delineated, and the necessity of hybrid mechanisms that blend non-profit and private-sector approaches is shown as a key enabler for social enterprises to meet their dual objectives. Research limitations/implications – This research is limited to two cases studies from two different industries in Africa. Future research would refine and extend the proposed model to increase generalizability. Originality/value – This paper addresses a gap in the literature on understanding innovation and entrepreneurship in Africa, and it proposes a model for innovation derived from data. This paper also offers insights to the growing community of social entrepreneurs looking to develop sustainable solutions to societal challenges.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».