How Do We Do Good While Doing Well? Studying the Consequences of Markets in Tackling Social Problems
Notice bibliographique
Résumé
As practitioners addressing issues related to international development, global poverty, and the UN Sustainable Development Goals move toward using market-based approaches to distribute financing, products, and services, management scholars seek to understand the potential consequences. In this symposium, four scholars explore the following questions: What are the manifest and latent consequences of utilizing markets and businesses to address development goals? How can management scholarship be used to think through ways to mitigate the negatively outcomes that disproportionately affect vulnerable populations while amplifying the positive ones? The Business of Health: Identifying and Overcoming Barriers to the Success of Health Enterprises Presenter: Emily Barman; Boston U. The Role of Interpersonal Interactions in Shaping Social and Economic Development Presenter: Laura Doering; U. of Toronto Meeting the Needs of the Poor Presenter: Aneel Karnani; U. of Michigan, Ann Arbor Understanding Impact Investing: A New Categorical Imperative Presenter: Tyler Wry; The Wharton School, U. of Pennsylvania
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,041 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».