Unpacking the foundational dimensions of work integration social enterprise
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this exploratory, mixed methods study was to develop and test a tool that identifies foundational dimensions of work integration social enterprises (WISEs) for use in empirical studies and enterprise self-assessment. Construction of the initial prototype was based upon a review of the literature and prior qualitative research by the authors. Design/methodology/approach A 20-item question pool with a four-point response scale was constructed to explore WISE business and employment practices and strategies for worker growth and development. Three sequential field tests were conducted with the prototype – the first with 5 Canadian WISEs, the second with 14 WISEs in the UK and the third with 6 Canadian WISEs involved in an outcome study in the mental health sector. Each field test included completion of the questionnaire by persons with managerial responsibility within the WISE and evaluative feedback captured through questions on the applicability and interpretability of the items. Findings Testing of the prototype instrument revealed the inherent diversity in the field and the difficulty in creating questions that both embrace that diversity and produce unidimensional variables definable along a spectrum. A number of challenges with question structure were identified and have been modified throughout the iterative testing process. Research limitations/implications This study identified central domains for inclusion in a multi-dimensional WISE assessment tool. Further testing will help further refine scaling and establish psychometric properties. Originality/value This measure will provide a descriptive profile of WISEs across sectors and identify WISE core dimensions for research and organizational 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 | 0,023 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».