Analysis of Social Enterprises in the Republic of Korea - Proposal for a Viable Model: The ReBag Project
Notice bibliographique
Résumé
Social entrepreneurship plays a crucial role in addressing economic and social challenges, particularly in rapidly developing nations like South Korea. This study examines the potential of social enterprises to foster sustainability and innovation, with a focus on the ReBag project. ReBag integrates sustainable practices, shared value creation, and innovation to tackle issues in the textile sector, reducing waste while promoting fair employment practices. Using a multidimensional integrated approach, the research employs the System Thinking Map, the Social Business Model Canvas, and impact assessments aligned with the Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda. This methodology allows for an in-depth evaluation of stakeholder interactions and the economic, social, and environmental effects of the ReBag initiative. Findings indicate that ReBag has a positive impact by improving working conditions for local artisans and enhancing sustainability in the textile industry. The model’s flexibility and replicability suggest it could generate benefits on both regional and global scales. However, challenges remain, including the need for long-term impact evaluations and financial sustainability, given the reliance on external funding. Despite these limitations, the study underscores ReBag’s potential as a scalable framework for reducing textile waste and fostering ethical employment practices. The study contributes to the discourse on social entrepreneurship by presenting ReBag as an adaptable model for addressing labour market challenges in South Korea and beyond. By demonstrating how businesses can integrate sustainability with economic and social objectives, this research encourages further innovation and policy development in the field.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».