Linking online social proximity and workplace location: social enterprise employees in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Online professional networks have the potential to expedite and expand the success of corporations and, especially, socially oriented enterprises – such as non‐governmental organisations ( NGO s) and social enterprises, which are businesses owned and operated by a non‐profit. Research to date has not examined the extent and composition of online professional social networks among social enterprise employees nor their inter‐relationships. Specifically, the link between individual connectivity and physical workplace is not understood. The purpose of this study was to provide a geographical understanding of communication amongst social enterprise employees. In British Columbia, Canada, 358 social enterprises and their most senior staff member were located on LinkedIn. Social network analysis, geographic information system ( GIS ) analysis and statistical analysis revealed that senior staff which had a betweenness centrality score were more than expectedly located in workplaces within the metropolis (Greater Vancouver) and within very highly materially deprived areas within the city. Further analysis showed that the majority of senior staff that had a betweenness centrality score, or that were directly connected to a senior staff member with a betweenness centrality score, were clustered within a 65 square kilometre downtown zone in the metropolis. This suggests the existence of ‘local buzz’, ‘regional pipelines’ and a digital divide drawn along metropolitan lines. This research represents the early understanding of social networks and their role in connecting enterprises with similar (or competing) goals along the axis of space.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».