MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2785888723 · doi:10.15353/joci.v13i3.3330

Exploring capability and accountability outcomes of open development for the poor and marginalized: An analysis of select literature

2018· article· en· W2785888723 sur OpenAlexfundvenueno aff
Caitlin Bentley, Arul Chib, Sammia Poveda

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésOpenness to experienceAccountabilityCorporate governanceField (mathematics)SociologySocial transformationPolitical scienceSocial changePublic relationsPsychologyKnowledge managementComputer scienceSocial psychologyManagementEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open development concerns the application of digitally-enabled openness to radically change human capability and governance contexts (Davies & Edwards, 2012; Smith & Reilly, 2013; Smith, Elder, & Emdon, 2011). However, what openness means, and how it contributes to development outcomes is contested (Buskens, 2013; Singh & Gurumurthy, 2013). Furthermore, the potential of open development to support positive social transformation has not yet materialized, particularly for marginalized populations (Bentley & Chib, 2016), partly because relatively little is known regarding how transformation is enacted in the field. Likewise, two promising outcomes – the expansion of human capabilities and accountability – have not been explored in detail. This research interrogates the influence of digitally-enabled openness on transformation processes and outcomes. A purposeful sample of literature was taken to evaluate outcomes and transformation processes according to our theoretical framework, which defines seven cross-cutting dimensions essential to incorporate. We argue that these dimensions explain links between structures, processes and outcomes of open development. These links are essential to understand in the area of Community Informatics as they enable researchers and practitioners to support effective use of openness by and for poor and marginalized communities to pursue their own objectives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Community InformaticsMême sujetInnovation and Socioeconomic DevelopmentTravaux en français237 207