The favela effect: Spatial inequalities and firm strategies in disadvantaged urban communities
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research summary E‐commerce firms make fewer products available and charge higher delivery prices to customers inside Brazilian favelas than they do to customers immediately outside favelas, despite the absence of infrastructure impediments at the favela borders. This phenomenological study uses mixed methods to investigate firm heterogeneity in these practices. The analysis shows that some firms treat favela consumers more equitably than their competitors. These firms (i) invest in physical stores inside and outside favelas, which are complementary to their online marketplaces, and (ii) engage genuinely with employees and consumers, which reflects their stakeholder orientation. By examining how firms operate in disadvantaged communities, scholars can enrich core theoretical constructs in strategic management, particularly by integrating insights from the fields of critical geography and urban economics. Managerial summary This study investigates whether firms operate differently in disadvantaged communities compared to co‐located nondisadvantaged areas. Findings show that operations in disadvantaged communities, such as favelas (Brazilian urban slums), demand specific investments that support transactions and contribute to realizing the underdeveloped potential of those communities. Firms succeed in commercial endeavors within disadvantaged communities by redeploying their resources and cultivating a stakeholder culture concomitantly. This strategy enables superior performance and the change‐making of structural inequalities to help alleviate poverty and develop urban communities.
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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 | 0,002 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle