Turning rebellion into money? Social entrepreneurship as the strategic performance of systems change
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,055 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».