Business-Led Social Innovation in the Work Integration Field: The Role of Large Firms and Corporate Foundations
Notice bibliographique
Résumé
The overall aim of this article is to understand the type of roles that corporate actors (large corporations and corporate foundations) play in social innovation processes taking place in the field of work integration. Its first specific goal is to depict the dynamics of the field in Spain. In order to achieve it, we describe the field and characterize the roles of relevant actors using strategic action field theory. The second goal consists of understanding how large firms and corporate foundations can contribute innovative solutions to the field. “Juntos por el Empleo”, a collective impact initiative to promote the work integration for the most vulnerable groups of population in Spain, is explored as an illustrative example. This cross-sector partnership, led by Accenture Foundation, encompasses the efforts of over 1000 organizations, including corporate actors. Data collection methods combine secondary sources, direct observations and in-depth interviews. Results of this qualitative research show a broad variety of innovative ways through which firms and corporate foundations can contribute to the work integration of the disadvantaged, such as participating in the design of tools or programs, disseminating sought after profiles, providing specialized training for particular job positions, designing personalized work paths, acting as large employers for low-qualified people, and finally mobilizing collective efforts and creating new resources through cross-sector partnerships. However, not all these alternatives are equally developed at this point. This paper contributes to fill a research gap about the roles played by corporate actors in social innovation processes and outcomes.
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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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».