Sustainability and Triple Bottom Line Planning in Social Enterprises: Developing the Guidelines for Social Entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
The article aims to discuss why and how the triple bottom line (TBL) approach can be adapted to manage the sustainability performance in social enterprises and thus assist the social entrepreneurs, who hold the central position in the process of social enterprise development. A system model based on design models such as the "Design of Results" and the "Cogniscope" was produced through the synthesis of multiple conceptual approaches following a systematic review protocol guided by the PRISMA Statement (‘‘Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses’’). While extending the CogniScope' systems theory and practice in the context of S-ENT accountability, the article proposes the four phases (discovery, diagnosis and design, implementation, and measurement) for planning and organizing TBL efforts within social enterprises. The outcomes of the study will aid the S-ENT practitioners in the design and implementation of TBL framework in managing the sustainability performance of social entrepreneurship ventures. The applicability of the TBL approach can be explored and developed by subsequent work in different social entrepreneurship contexts.
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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 | 0,230 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,033 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».