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Enregistrement W2934389104

Fostering the Growth of the Social Impact Business sector in Viet Nam

2018· article· en· W2934389104 sur OpenAlexaff
Thang Truong Nam, Richard Hazenberg, Sean O'Connell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderGovernment (linguistics)Viet namContext (archaeology)Economic growthCorporate social responsibilitySustainable developmentBusiness sectorFocus groupBusinessPolitical sciencePublic relationsGeographyMarketingEconomyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Fostering the Growth of the Social Impact Business Sector in Viet Nam” (the “study”) is the largest study on the social impact business (SIB) sector in Viet Nam undertaken to date. Findings are taken from 492 survey responses, interviews with 62 individuals representing various stakeholder groups, through one-on-one interviews or focus groups, and three multi-stakeholder consultative workshops. The study provides an overview of the ecosystem and the current state of the SIB sector in Viet Nam, together with challenges and opportunities, to produce key recommendations to grow the sector. Practical guidance targeted at SIBs in growing their enterprise is also included to share the advices and insights taken from consultation with SIB sector leaders. The main objective of the study is to catalyse the development of business activities toward addressing pressing social and environmental challenges, and ultimately toward the achievement of the UN Sustainable Development Goals (SDGs)1. The study was conducted in the context where there is a need to map the SIB sector in Viet Nam, which is recognised as an invaluable driver for positive social and environmental change, in order to design interventions to support the Government of Viet Nam in achieving the SDGs by 2030. The study aims to apply a wider understanding of the SIB sector to map and understand the huge potential of the sector from across a varied spectrum of organisations and models, all connected by their mission to solve social or environmental issues. For the purposes of the study, SIBs are understood as “organisations that have both trading activities and a commitment to positively impacting society/environment as the two central tenets of their strategic operations. This balancing of their social/environmental aims with a commercial model allows them to sustainably solve social and environmental challenges.”. This sector may include non-profit organisations having commercial activities, legally registered Social Enterprises (SEs), cooperatives, inclusive businesses, social impact startups, and commercial enterprises for sustainable development. SIB in this study is therefore provided as a working definition, one that seeks to respond to the concerns and barriers facing business leaders who have integrated social missions into their business models, and hence foster further growth of the wider SIB sector in Viet Nam.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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