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Enregistrement W2074165261 · doi:10.1007/s10668-014-9528-7

Innovation through collaboration: scaling up solutions for sustainable development

2014· article· en· W2074165261 sur OpenAlexaff
Ivana Zelenika, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueEnvironment Development and Sustainability · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentSustainable developmentKnowledge managementComputer scienceCommonsInformation and Communications TechnologyService (business)Open source softwareSoftwareBusinessEngineering managementWorld Wide WebEngineeringSoftware engineeringPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The open collaborative philosophy employed in the success of open source (OS) software can be applied to hardware design. Specifically, the development of OS appropriate technologies (OSAT) can improve sustainable development efforts worldwide. Yet, widespread OSAT use is far from ubiquitous. Given that lack of communication, access to information and poor collaboration are among the largest barriers to a more effective OSAT dissemination, this paper explores opportunities to overcome such obstacles using four techniques: (1) collaborative online platforms, (2) crowd-sourcing, (3) the concept of knowledge commons, and (4) enabled educational institutions through service learning and applied research. The results are analyzed, and conclusions are drawn that outline paths to higher multiuser collaboration for OSAT deployment.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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