Responding to Ethical Dilemmas Through Adaptive Caring Work: Evidence From a Social Enterprise
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, increasingly rapid changes in the external environment (e.g. health crises) have created ethical dilemmas for Social Enterprises (SE) such as to respond to rapidly shifting needs in the communities they serve. Previous studies show that such external shifts create ethical dilemmas for SE decision-making contingent on their ethical stand, commitment to their social mission, conflicting demands from multiple stakeholders, and the organizational capacity to respond. In this study we set out to learn how a SE can respond to significant increases in the number of people who need their services while addressing considerable changes in the services they need? We conduct an in-depth longitudinal case study of a SE that has responded to the increasing and changing needs of its beneficiaries over a 30-year period. By adopting a sensemaking lens, we developed an inductive model of the ongoing “Adaptive Caring Work (ACW)” that our focal organization engaged in as an iterative process. ACW consists of three care sensemaking mechanisms and two mechanisms for the enactment of care. The model also illustrates that ACW is engaged by the SE to address not just externally-created ethical dilemmas but also the unintended consequences of their own caregiving. The study contributes to the ethics of care literature and to the emergent ethics as sensemaking literature.
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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 | 0,034 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».