The Structure of Collaboration in Electronic Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle