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Enregistrement W4310239737 · doi:10.1002/sej.1452

Turning rebellion into money? Social entrepreneurship as the strategic performance of systems change

2022· article· en· W4310239737 sur OpenAlexaff
Simon Teasdale, Michael J. Roy, Alex Nicholls, Chantal Hervieux

Notice bibliographique

RevueStrategic Entrepreneurship Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologySocial changeSocial systemEntrepreneurshipSociologyCollective actionSocial entrepreneurshipTRACE (psycholinguistics)Action (physics)Economic systemPositive economicsEconomicsPolitical scienceSocial scienceEconomic growthPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research Summary Critical scholars recognize a disjuncture between the problems identified by social entrepreneurs and the solutions they propose. Existing theory treats this as a problem to be rectified at the organizational level. In this essay, we widen attention to the macro‐oriented systems change strategies of social entrepreneurs. We develop a dynamic typology showing how strategies are reassembled over time to stimulate or deflect desire for systems change. Deriving inspiration from Goffman, we theorize the ways that different types of systems change actor perform systems change via interaction with their environments. Drawing on illustrative cases on the boundaries of social entrepreneurship, we show how the collective action frameworks developed by systems change actors can be adapted and repurposed by their (systems) audiences: effectively turning rebellion into money. Managerial Summary Social entrepreneurs often call for systems change to tackle wicked problems such as poverty or climate change. However, the strategies they propose for tackling these problems, such as lending money to poor people are considerably less radical. In this essay, we identify three types of systems change actor distinguished by the degree of systems change they call for. We trace their ideas over time to illustrate how strategies are mediated, and subsequently repurposed through interaction with the systems they seek to change. In conclusion, we call upon researchers and social entrepreneurs to widen their perspectives to incorporate more radical ideas and potentials for systems change, and for greater attention to be devoted to scrutinizing and protecting the integrity of systems change strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,055
Communication savante0,0140,016
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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