Infrastructure Time: Long-term Matters in Collaborative Development
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the collaborative development of information infrastructure for supporting data-rich scientific collaboration. Studying infrastructure development empirically not only in terms of spatial issues but also, and equally importantly, temporal ones, we illustrate how the long-term matters. Our case is about the collaborative development of a metadata standard for an ecological research domain. It is a complex example where standards are recognized as one element of infrastructure and standard-making efforts include integration of semantic work and software tools development. With a focus on the temporal scales of short-term and long-term, we analyze the practices and views of the main parties involved in the development of the standard. Our contributions are three-fold: 1) extension of the notion of infrastructure to more explicitly include the temporal dimension; 2) identification of two distinct temporal orientations in information infrastructure development work, namely ‘project time’ and ‘infrastructure time’, and 3) association of related development orientations, particularly ‘continuing design’ as a development orientation that recognizes ‘infrastructure time’. We conclude by highlighting the need to enrich understandings of temporality in CSCW, particularly towards longer time scales and more diversified temporal hybrids in collaborative infrastructure development. This work draws attention to the manifold ramifications that ‘infrastructure time’, as an example of more extended temporal scales, suggests for CSCW and e-Research infrastructures.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».