Scaling social franchises: lessons learned from Farm Shop
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The challenge of enhancing food security and livelihoods for smallholder farmers has been a significant concern in the agricultural development field. To increase farm productivity and enable smallholder farmers to rise out of poverty, several organizations have initiated social franchising business models to create sustainable social enterprises. Social franchising has recently gathered increased interest in lower-income countries for its potential to address social and ecological issues, support local entrepreneurs, and reach financial sustainability to allow for scaling through market forces. Social franchising combines the principles of business franchising (standardized systems and other supports that reduce risk for the entrepreneur) with a social mission. To gain deeper insights into the opportunities and challenges for scaling social franchises, we gathered quantitative and qualitative longitudinal data on Farm Shop, a social franchise with a network of 74 agricultural input shops seeking to reduce food security through improving productivity, incomes and food security of smallholder Kenyan farmers. Results We derived five critical lessons from our findings. First, social franchising can create jobs and profitability for farmers and strengthens the rural entrepreneurial ecosystem. Second, economics of scale is critical for profitability and sustainability of the social franchisor. Third, building trust with farmers is crucial for a successful social franchising model. Fourth, social franchisors should be aware of the variety of options to ensure the sustainability of the social franchising program. Fifth, to develop a scalable business model, cost-effectively gathering the right data to validate key assumptions is essential. Conclusions Farm Shop is one of a cohort of pioneering social franchises that have applied the principles of franchising to address particular social needs. In this case, the needs were food security, livelihoods, and prosperity for smallholder farmers. Farm Shop uncovered important lessons relevant for all social franchises at similar stages in the business model development process. With these lessons in mind, Farm Shop and other social franchises can be better equipped to live up to social franchising’s promise of achieving social objectives in a more resource-efficient and sustainable way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».