Seizing the moment—Strategy, social entrepreneurship, and the pursuit of impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Social entrepreneurship continues to grow as an impactful phenomenon in the world and as a rich stream of research. Given this exciting growth, there is value in proactively exploring how social entrepreneurship scholarship can thrive and “seize the moment” as it matures. This special issue solicited papers at the intersection of strategy and social entrepreneurship in hopes of providing a road map for future scholarship. This editorial introduces and integrates the special issue paper contributions across three emergent themes: (1) diverse actor characteristics, (2) competing environmental factors, and (3) heterogeneous outcomes. We organize a research agenda that extends from the special issue, which we hope will motivate a new wave of research that derives benefits from the integration of strategy and social entrepreneurship scholarship. Managerial Summary Social entrepreneurship is increasingly common as business leaders seek to integrate social and/or environmental objectives into its economic activities. With this growth comes the need to examine how social entrepreneurs strategically manage the intertwining of social and economic activities. The papers in this special issue make progress in this regard, examining how differences in actors involved in social entrepreneurship and the environments in which they operate shape social/economic outcomes. The papers in this special issue make important progress in bringing strategy concepts to bear, and lay the groundwork for future research that helps better explain how, why, and to what degree social entrepreneurs have a positive impact. This special issue thus offers insights for researchers, policymakers, educators, and entrepreneurs about how to sustain impactful social/environmental activities over time.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».