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Enregistrement W2006017148 · doi:10.4018/jitr.2013100101

Social Capital in Management Information Systems Literature

2013· article· en· W2006017148 sur OpenAlexaff
Hossam Ali‐Hassan

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationSocial capitalReciprocity (cultural anthropology)SociologySocial network (sociolinguistics)Cognitive dimensions of notationsSocial relationSocial entropyKnowledge managementComputer scienceEpistemologySocial psychologySocial philosophyCognitionSocial sciencePsychologySocial mediaArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social capital represents resources or assets rooted in an individual’s or group’s network of social relations. It is a multidimensional and multilevel concept characterized by diverse definitions and conceptualizations, all of which focus on the structure and/or on the content of the social relations. A common conceptualization of social capital in information systems research consists of a structural, relational and cognitive dimension. The structural dimension represents the configuration of the social network and the characteristics of its ties. The relational dimension epitomizes assets embedded in the social relations, such as trust, obligations, and norms of reciprocity. The cognitive dimension is created by common codes, languages and narratives, and represents a shared context that facilitates interaction. To singular or collective network members, social capital can be a source of solidarity, information, cooperation, collaboration and influence. Ultimately, social capital has been and will remain sound theoretical grounding upon which to study information systems affected by social relationships and their embedded assets.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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