Exploring the social innovation process in a large market based social enterprise
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the organising of social innovation in a large market-based social enterprises from the perspective of dynamic capabilities and social transformation. Design/methodology/approach This paper analyses the process by which Desjardins Group launched the Desjardins Environment Fund as the first investment fund in North America to integrate environmental screening. It uses longitudinal single case analysis and a theoretical framework based on Teece’s three dynamic capabilities. Findings Results show that dynamic capabilities can be conceived as stages in the process of social innovation. Sensing refers to the capability to identify a societal demand for social transformation. Seizing capability is about shaping societal demand into a commercial offer. Reconfiguring concerns organisational innovation to integrate actual and new knowledge through innovative routines. Microprocesses of both path dependency and path building are in action at each of the three stages. Practical implications This paper shows that managing dynamic capabilities is central to social innovation in the context of a large social business and provides genuine managerial input via an analysis of the microprocesses at work in the social innovation process. Originality/value This paper contributes to the operationalization of Teece’s dynamic capabilities model. In mobilising a framework in the field of management of innovation, it contributes to the understanding of the process of social innovation and develops the organisational mechanism for multiscalarity of social innovation as a condition for social transformation.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».