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Enregistrement W2888591174 · doi:10.1177/1042258718801593

Successful Scaling in Social Franchising: The Case of Impact Hub

2018· article· en· W2888591174 sur OpenAlexaff
Alessandro Giudici, James G. Combs, Benedetto Lorenzo Cannatelli, Brett R. Smith

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship Theory and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFranchising Strategies and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésFranchiseSocial entrepreneurshipBusinessCorporate governanceSocial identity theoryValue (mathematics)Identity (music)Dual (grammatical number)Creating shared valueScale (ratio)Collaborative governancePublic relationsKnowledge managementMarketingEntrepreneurshipSociologySocial groupCorporate social responsibilityPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social entrepreneurs increasingly use franchising to scale social value. Tracey and Jarvis described how social franchising is like commercially-oriented franchising, but noted critical challenges arising from dual goals. We investigate a social franchisor that overcame these challenges and describe how the social mission became the source of business model innovation. We show that the social mission fostered a shared identity that guided the search for adaptations to the franchise model. The shared mission-driven identity created pressure toward (1) decentralized decision-making, (2) shared governance, and (3) a role for the franchisor as orchestrator of collaborative knowledge sharing among franchisees. Findings should help social franchisors avoid common pitfalls and suggest future research questions for social entrepreneurship and franchising scholars.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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