Network tie structure causing OSS group innovation and growth
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
Open source software (OSS) development as an inexpensive process to develop software threatens proprietary software business strategies. Providing business strategy to benefit from volunteer developers for the purpose of contributing to existing projects, as well as initiating new OSS projects is of utmost significance for companies in that industry. Therefore, it is important to figure out how groups of volunteer developers are formed as new developers join existing projects, and it is even more important to investigate what causes these developers to initiate new projects. The authors investigate network structure as a causal factor for both new project initiation within a group (representing group innovation) as well as new developers joining existing projects within a group (representing group growth). The authors develop four hypotheses:1. Intra-group coupling has a positive impact on group growth,2. Inter-group coupling has a positive impact on group innovation,3. Inter-group structural hole has a positive impact on group innovation,4. There is a trade-off between the effects of inter-group structural hole and inter-group coupling on group innovation.The authors test these four hypotheses using data from OSS. Developers contributing to project tasks in groups other than their own can explore novel ideas for new project creation, because they can benefit from sharing knowledge, whereas developers contributing to project tasks inside their own group exploit ideas to improve those existing projects with better inside-group search possibility; and this demands more developers to join those group projects.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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