The Interplay between Social Structure and Knowledge Reuse in Open Innovation Communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current research provides little insight into knowledge recombination capacities of open innovation communities and the entanglement of these capacities with social mobility of contributors. Extending the literature on network-level determinants of knowledge diffusion and reuse we examine the interrelation between technical ties and social ties connecting open source projects to find out whether social mobility is significantly related to knowledge reuse in communities that are virtually unaffected by legal, economic and social barriers to reuse. We test our hypotheses using the entire population of 61,834 reusable Ruby projects contributed to RubyGems.Org within a period of ten years from the advent of Ruby language in 2003. Our results suggest that developer coaffiliations among projects are likely to coincide with knowledge reuse in form of function calls between projects. A deeper investigation into the temporal ordering of social and technical ties hints at a bi-directional relationship between the two phenomena, whereby new technical ties are more likely to arise in existence of prior social ties and vice versa. This sets our findings apart from the bulk of previous empirical studies that uniquely emphasize the role of social networks as determinants of knowledge diffusion and reuse. These results, on the other hand, corroborate the more recent accounts that underscore the impact of knowledge exchange on social networks, or describe the relation between social ties and knowledge ties as co-evolutionary.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle