Notice bibliographique
Résumé
Social capital in virtual communities offers a useful conceptual and practical tool to help us gain insights into the way people interact with each other, share information and knowledge among themselves and work together. This book has synthesized and brought together a massive volume of current and past work on social capital in geographical or place-based communities. The results of the analysis helped to extend the theory of social capital to virtual communities. It has also provided basis for e researchers, policymakers and systems designers to explore social issues that are likely to have an impact on information and knowledge sharing. The book provides useful information for people concerned with how social capital may be used to answer key questions about its fundamental components, how to study and model it within the contexts of virtual learning communities and distributed communities of practice. The main thrust of this book is the ability to identify the critical components of social capital in virtual communities and the use of modelling techniques—Bayesian Belief Network to analysis of interactions of the components of social capital. The components identified in the book serve as important proxies for examination of how social capital will operate in virtual communities. It is hoped that this fresh conceptualization of social capital in virtual communities prepares scholars to engage in useful and productive discussions on how to hone the potentials of this theory. This Chapter summarises the key issues presented in the book and outlines important future directions for the discussion of social capital in virtual communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».