The favela effect: Spatial inequalities and firm strategies in disadvantaged urban communities
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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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».