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Enregistrement W1972950286 · doi:10.1177/0266666912465742

The Internet and other ICTs as tools and catalysts for sustainable development: innovation for 21st century

2012· article· en· W1972950286 sur OpenAlexaff
Ivana Zelenika, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueInformation Development · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementThe InternetSustainable developmentInformation and Communications TechnologyOpen innovationBusinessICTSKnowledge sharingComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the many issues facing sustainable technological development, dispersed and un-coordinated research, as well as poor communication and collaboration of technological knowledge to those that need it, play a major role in many failed and delayed projects. However, the Internet and its multifaceted platforms provide a potential solution to these problems. This paper examines the ways in which the Internet and other information and communication technologies (ICTs) can improve critical shortcomings to sustainable development efforts. Specifically, the strategies of open source appropriate technology (OSAT) and innovation through collaboration are reviewed. The methods are examined by which OSAT is i) accelerating innovation by building and sharing knowledge, ii) improving collaboration and iii) increasing both the efficiency and effectiveness of many programs and projects. Four OSAT case studies are presented for organizations at the forefront of open collaborative technologies for sustainable development: i) Practical Action, ii) Kopernik, iii) Engineering for Change, and iv) The Appropedia Foundation. The key features, models and the approaches employed by these organizations are discussed and conclusions are drawn from these case studies to contribute insight and better guide the development of this new innovation strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations34
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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