Community Inclusion under Systemic Inequality: How For‐Profit Businesses Pursue Social Purpose
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In countries where systemic inequality is pervasive, purposeful businesses that assume wider societal responsibilities try to counteract its effects by including marginalized social groups in their value creation processes. While current research documents a variety of business approaches for community inclusion, the nature, drivers and effectiveness of these inclusionary practices are not fully understood. We develop and empirically validate a framework of community inclusion that explicates the mechanisms through which purposeful businesses generate civic wealth – or economic and social benefits – to disadvantaged community groups. We differentiate between commercial practices that recast existent firm‐centric processes towards creating value for marginalized groups and collaborative practices that aim to devise novel, participatory processes for engaging marginalized groups. Analysis of primary data from a sample of 430 small businesses in seven African countries confirms that the effect of social purpose on civic wealth is partially mediated by the two inclusionary practices. Businesses are more likely to extend the scope of their inclusion through collaborative practices when they receive favourable external validation and when institutional voids are low. We contribute to the literature by documenting the role of social purpose in motivating the pursuit of community‐level goals and by unpacking the specific inclusionary practices used to achieve them.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».