Seizing the moment—Strategy, social entrepreneurship, and the pursuit of impact
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle