Linking online social proximity and workplace location: social enterprise employees in British Columbia
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
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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