CSR-Mainstreamed Innovation: Market Transformation for Scaled Solutions to Socio-Economic Inequity
Notice bibliographique
Résumé
Corporate social responsibility (CSR) has emerged over the years as a mitigation strategy to unanticipated negative externalities of industrial technologies and markets. However, the scope, scale and impact of what has been possible through CSR in addressing these major societal challenges is clearly insufficient, as are the efforts deployed by governments and actors from the not-for-profit (NFP) sector. We develop and argue for convergent innovation (CI), a cross-sectoral approach to mainstream the societal issues targeted by CSR into core for-profit (FP) activities, placing them upfront as a driver of commercially successful technological innovation, business strategy, and market transformation, while having FP actors join governments and NFP actors to enact behavioral change and ecosystem transformation at scale. CI also entails social and institutional innovation to enable such a shift in the drivers of supply and demand at market level and in broader society. Using socio-economic inequity in access to healthy food in industrial Western society as a context, this paper lays the foundations for the dynamic modeling of equitable nutrition market transformation in the agri-food sector. We first deconstruct the existing ecosystem to specify the major inertial forces constraining change. We then use a stylized behavioral dynamic model to simulate interventions for single-actor and collective actions by FP and NFP actors and governments and examine economic change and inequity reduction outcomes over time. Results show that the economic viability of lasting social change requires cross-sectoral convergence between CSR-mainstreaming business strategy and market transformation and actions by NFP actors and government.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».