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Enregistrement W173838320

New directions in online community research

2010· article· en· W173838320 sur OpenAlexaff
Steven L. Johnson, Brian S. Butler, Samer Faraj, Sirkka L. Järvenpää, Gerald C. Kane, Srinivas Kudaravalli

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Information Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnline communityComputer scienceSocial mediaOnline participationDiversity (politics)Data scienceAsk priceOnline discussionWorld Wide WebInternet privacyThe InternetSociologyBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information Systems researchers have studied multiple forms of online communities for decades. Significant progress has been made in addressing research questions such as how and when individuals are motivated to contribute knowledge in online settings. Yet, not only are important questions unanswered—such as why online communities succeed or fail—but also there still remains disagreement on the basic definition of online community. Furthermore, as the diversity of users and uses of online media continues to increase, IS researchers can now ask and answer different questions. For example, advances in social computing, mobile computing, and social media support new forms of online communities. In this panel we will propose and debate the direction of an online community research agenda for the next decade and beyond.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0050,028
Communication savante0,0140,088
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0150,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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.

Tête enseignante Opus0,214
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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