Exploring the social innovation process in a large market based social enterprise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle