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Enregistrement W2047698298 · doi:10.17266/34.1.7

Portland West Time Dollar Exchange Dataset

2014· article· en· W2047698298 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueConnections · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberian dollarUs dollarGeographyEconomicsExchange rateFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Portland West Time Dollar Exchange (PWTDE) dataset contains the recorded transactions from a local currency group that existed in Portland, Maine for over four years. Such voluntary organizations allow participants to exchange services and goods without the use of federal money (see Collom, Lasker, and Kyriacou 2012). Unlike bartering (a direct swap between two parties), local currencies create a network of people and organizations in which transactions are tracked with an alternative currency. Time banks use time as their currency. The amount of time that a member spends helping another is entered in a database so that the provider is credited with “time dollars” (or “hours”) and the recipient’s account is debited. The other major form of local currency in the United States, the Ithaca Hours model, employs printed bills that members exchange for services or goods (see Collom 2005). The PWTDE began in February, 2002 and was embedded in Portland West, a community-based social service agency. The organization ran out of grant funds to support its community outreach programs and was forced to close the time bank in June 2006 (Doherty 2006). At that time, all PWTDE members were invited to join Portland’s larger and better-known time bank, the Hour Exchange Portland (see Collom et al. 2012). The data consist of the 2,316 recorded transactions involving 6,712 hours of services exchanged among the 319 members at PWTDE over the course of its history. A multitude of social network analyses are possible with this dataset. It is longitudinal, directed, and valued. The date of each transaction is included, making it possible to investigate the evolution of the network across time (see analyses by quarter in Collom 2012). The ties are directed; one member has provided a service to another. The amount of time that the exchange took (the number of time dollars earned) is the value of the tie. Moreover, investigations of qualitative aspects of the ties are also possible as the services exchanged in the transactions have been categorized into 13 broad types (see Collom 2012; Collom et al. 2012): 1) Health and Wellness (e.g., yoga, acupuncture, meditation), 2) Beauty and Spa (haircut, massage, facial), 3) Office and Administrative Support (clerical help, bulk mailing), 4) Computers and Technology (computer repair, website design, audio/ video production), 5) Tutoring, Consultation and Personal Services (lessons, tutoring, basic computer assistance, childcare), 6) Construction, Installation, Maintenance and Repair (carpentry, painting, yard/ garden maintenance), 7) Cleaning, Light Tasks and Errands (cleaning, mending and alterations, errands), 8) Food Preparation and Service (cooking, catering), 9) Transportation and Moving (transportation, moving assistance, hauling), 10) Entertainment and Social Contact (companionship, performances, telephone assurance), 11) Events and Program Support (assistance with project/event, committee meetings), 12) Sales and Rentals of Items (purchase of used goods, space rental), and 13) Arts and Crafts Production (arts and crafts, artwork).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,077

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 GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2014
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