Contributors’ enrollment in collaborative online communities: the case of OpenStreetMap
Notice bibliographique
Résumé
The number of people registering in an online community depends on two main factors: interest in, and awareness of, the project. Registering to a project does not, however, imply contributing to it, as lacking the knowledge and skills can be a barrier to participation. In order to identify the nature of events that might have facilitated or hindered enrollments in the OpenStreetMap (OSM) project over time, we analyzed the correlations between the number of new participants and the events that dotted its history. Four different metrics were defined to characterize participants’ behaviors: the daily number of registrations, the daily number of participants that made a first contribution, the delays between contributors’ registration and their first edits, and a daily contribution ratio built from the number of new contributors and the number of new registered members. Time series analyses were used to identify trends, and outstanding variations of the number of participants. An inventory of events that took place along the OSM project’s history was created and appreciable variations of the metrics have been linked to events that seemed to be meaningful. Although a correlation does not imply causality, many of the explanations these correlations suggest are supported by the results of other studies, either directly or indirectly. For instance, when considering the time participants spend as “lurker”, as well as on the nature of the contribution of early participants. In other cases, they suggest new explanations for the origin of the spam accounts that affect registration statistics, or the decline in the proportion of registered members who actually become contributors.
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.
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 | 0,013 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».