Social Enterprise as a Broker of Identity Resources
Notice bibliographique
Résumé
Social enterprises often transmit pro-social values to their staff, volunteers, stakeholders, and communities. Research also shows that social enterprises can improve aspects of beneficiaries’ identity and self-worth. However, knowledge about identity-construction dynamics among social enterprises, their founders and other stakeholders, and the communities and cultures in which they are situated is undertheorized and fragmented across fields. This is attributable, at least in part, to the lack of a theory that can explain identity construction across micro-individual, meso-organizational, and macro-cultural levels. This study makes two major contributions. First, we advance a novel, multi-level theoretical framework for understanding identity construction based on assemblage theory. Second, we use that framework to interpret data from our ethnographic study of a social enterprise based in a Canadian fishing village. Our study reveals that the social enterprise actively curates identity resources from local culture and heritage and brokers those resources to stakeholders for their personal identity projects. It suggests that the impacts are greater for people with transitional or problematic identities. It also shows that identity-resource brokerage can result in generativity whereby staff and volunteers “pay it forward” with the effect of scaling the social impact of the enterprise. The findings support the usefulness of the identity-as-assemblage construct for understanding complex identity dynamics across multiple levels of analysis. They also open the door to a number of provocative research questions, including the role of narrative transmission in the flow of identity resources and a potential identity-mirroring role for social enterprise in shaping or reinforcing elements of place identity.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».