Knowledge Collaboration in Online Communities
Notice bibliographique
Résumé
Online communities (OCs) are a virtual organizational form in which knowledge collaboration can occur in unparalleled scale and scope, in ways not heretofore theorized. For example, collaboration can occur among people not known to each other, who share different interests and without dialogue. An exploration of this organizational form can fundamentally change how we theorize about knowledge collaboration among members of organizations. We argue that a fundamental characteristic of OCs that affords collaboration is their fluidity. This fluidity engenders a dynamic flow of resources in and out of the community—resources such as passion, time, identity, social disembodiment of ideas, socially ambiguous identities, and temporary convergence. With each resource comes both a negative and positive consequence, creating a tension that fluctuates with changes in the resource. We argue that the fluctuations in tensions can provide an opportunity for knowledge collaboration when the community responds to these tensions in ways that encourage interactions to be generative rather than constrained. After offering numerous examples of such generative responses, we suggest that this form of theorizing—induced by online communities—has implications for theorizing about the more general case of knowledge collaboration in organizations.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».