Analyzing external environment factors affecting social enterprise development
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to analyze how factors in the external environment affect social enterprise (SE) development in Canada. With the decline in government funding for non-profit organizations, SE development is gaining greater traction. SEs are businesses and can be analyzed with methods similar to those for traditional businesses. Just as the external environment is important for assessing the success of businesses, in this study, the authors examine the external environment related to SEs. Design/methodology/approach In this statistical analysis, the authors compared 62 factors across 33 census metropolitan areas (CMAs) in Canada while treating SE revenue as the dependent variable. Links between the dependent variable and the external environment were analyzed through correlation and regression tests. Publicly available revenue figures for non-profit SEs by CMAs were compared with a selection of external environment factors, including demographic information and health indicators, also organized by CMA, as published by Statistics Canada. Findings The analysis demonstrated that three of the factors displayed significant positive correlation and one resulted in a predictive value. Positive correlations were discovered between SE revenue per capita and three of the variables: university education, perceived health, very good or excellent and no religious affiliation. Only university education was found to have predictive value. Originality/value This study is the first to compare SE revenue and the external environment across Canada’s CMAs. The results show that factors in the external environment create conditions more conducive to SE development.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».