Extending the Resource-Based View of Social Entrepreneurship: The Role of Artificial Intelligence in Scaling Impact
Notice bibliographique
Résumé
This paper extends the resource-based view (RBV) of social entrepreneurship by introducing artificial intelligence (AI) as a dynamic, integrative capability that enhances the acquisition and optimization of four foundational forms of capital: human, social, political, and financial. While social ventures have long faced constraints in scaling impact due to resource limitations and institutional barriers, AI technologies—such as predictive analytics, machine learning, and natural language processing—offer new pathways for improving operational efficiency, stakeholder engagement, advocacy strategies, and financial sustainability. Through the development of a conceptual model and a series of theoretical propositions, this study positions AI as a transformative force that not only strengthens individual resource domains but also enables synergistic feedback loops across them. In doing so, the paper contributes to emerging debates on technology adoption in hybrid organizations, scalability in resource-constrained contexts, and the evolution of strategic management theory in the digital age. Practical implications are outlined for social entrepreneurs, policymakers, and funders seeking to responsibly integrate AI into social impact ecosystems, and future research directions are proposed to empirically test the framework across sectors and global settings.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».