Partners for Good: How Business and NGOs Engage the Commercial–Social Paradox
Notice bibliographique
Résumé
Businesses and NGOs are collaborating more frequently to address social issues with commercial solutions, yet not all collaborations work well. We wanted to know why some collaborations struggle where others succeed. We studied five projects in India in which businesses bought goods and services from NGOs that employed disadvantaged people. Two of these five projects met the expectations of both parties, whereas the other three did not. By drawing on the paradox literature, we argue that the project’s success indicates that the business and NGO engaged the commercial-social paradox. We found that in the projects that worked well, the two parties held fluid categories, i.e. they saw differences between business and NGO as contextual and aimed to find creative workarounds to emergent problems. In the projects that did not work well, businesses and NGOs imposed categorical imperatives, i.e. they saw sharp differences that they intensified by imposing standardized and familiar solutions on their partner. We contribute to the literature on paradox to show how cognition and action create generative or limited outcomes. We also weigh in on the ontological foundations of paradox, arguing that actors that assume that paradoxes are a social construction are more likely to engage paradoxes than actors that assume paradoxes are a social reality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,025 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,035 |
| Communication savante | 0,023 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».