Creating social entrepreneurship for rural livelihoods in Bangladesh: perspectives on knowledge and learning processes
Notice bibliographique
Résumé
Social entrepreneurship is regarded as a way to ameliorate the situation of the poorest in developing countries, namely those at the Bottom of the Pyramid (BoP). BoP entrepreneurs operate in a severely resource-constrained environment, ‘making do’ with the resources at hand in a process called bricolage . This is essentially a learning process, acquiring and transforming knowledge to come up with new, improved solutions to improve both the entrepreneur’s and the community’s situation. We studied how learning processes develop over time and how a non-governmental organisation, PRIDE, could stimulate entrepreneurial learning among poor women in a rural areas of Bangladesh. We gathered data during two years of monitoring, group interviews and individual interviews with entrepreneurs, their families and people from their networks. Our findings suggest that both formal training and learning from conducting experiments are effective, mutually reinforcing mechanisms. Initially entrepreneurs mainly experience single loop learning in training settings. The first double loop learning event occurred after they saw the positive results of their own successful experiments newly acquired knowledge and occurred in the affective dimension, when they realize they can be entrepreneurs. Social entrepreneurial development could well be combined with institutionalising joint learning processes in a larger entrepreneurial network, gradually leading to joint learning sessions and the co-exploitation of entrepreneurial opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».