The Structure of Collaboration in Electronic Networks
Notice bibliographique
Résumé
Many electronic networks, such as forums, provide interaction spaces where participants collaborate on complex issues over extended periods of time. However, while inter- and intra-organizational collaboration has been widely studied, collaboration practices in electronic networks need further investigation. Extant research on electronic networks has mainly emphasized availability of expertise, by focusing on factors such as individual resources and participant diversity. We call for a closer examination of the collaboration practices that allow such expertise to be leveraged for successful outcomes. We argue that an examination of collaboration practices in different technology-enabled contexts is essential to the study of knowledge work, which increasingly occurs in electronic networks. Therefore, in this paper, we provide a starting point by investigating the structure of collaboration that enables one group to engage in “deep discussion” and sense-making, develop perspectives, and create knowledge. Specifically, in the context of discussion threads, which are the locus of collaboration in many electronic networks, we explore the structure of interaction that leads to effective collaboration. We propose that two dimensions—initiating dialogue and sustaining dialogue—predict the effectiveness of collaboration in discussion threads. The hypotheses are tested on six months of message data collected from an electronic network focused on methodological issues in the social sciences. We find that the proposed interaction variables contribute to knowledge work over and above the traditional variables that have been studied in the literature such as individual resources and participant diversity.
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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 | 0,009 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».