Curating 1000 flowers as they bloom: Leveraging pluralistic initiatives to diffuse social innovations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Social and environmental challenges in our society offer opportunities for innovation. Having a strong mission can enhance both opportunity recognition and strategic alignment; however, aligning strategy and mission can be challenging when an organization pursues its social mission in pluralistic ways. How can mission‐driven organizations manage pluralistic local initiatives while cohering to their missions? Using an inductive field study, I trace how Slow Money, an organization fostering sustainable local food systems by connecting food entrepreneurs with local investors, translated its core mission into different mission‐oriented local initiatives. I find that mission‐oriented local initiatives were recombined to create novel strategies curated and diffused by the central leadership, and I show how, rather than derail an organization's mission, pluralistic local initiatives can foster strategies for social innovation. Managerial Summary Organizations addressing social and environmental challenges often are mission driven. Though a mission can help guide strategy decisions, it also can lead to strategy confusion, especially when an organization consists of many local groups with different interpretations of the mission. I use the case of Slow Money, a nonprofit supporting sustainable local food systems, to understand how an organization can transform an assortment of mission‐based strategies into an asset rather than a liability. I find that by promoting an open exchange of local initiatives and strategies, Slow Money's central leadership validated strategy diversity. It also provided its local groups with the opportunity to borrow and repurpose other groups' initiatives. In this way, diverse local strategies created mission unity while also increasing organizational social innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».