MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891368489 · doi:10.3386/w18958

Exploring Tradeoffs in the Organization of Scientific Work: Collaboration and Scientific Reward

2013· preprint· en· W2891368489 sur OpenAlexaff
Michaël Bikard, Fiona Murray, Joshua S. Gans

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEwing Marion Kauffman Foundation
Mots-clésWork (physics)Engineering ethicsKnowledge managementManagement scienceData scienceComputer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When do scientists and other knowledge workers organize into collaborative teams and why do they do so for some projects and not others?At the core of this important organizational choice is, we argue, a tradeoff between the productive efficiency of collaboration and the credit allocation that arises after the completion of collaborative work.In this paper, we explore this tradeoff by developing a model to structure our understanding of the factors shaping researcher collaborative choices in particular the implicit allocation of credit among participants in scientific projects.We then use the annual research activity of 661 faculty scientists at one institution over a 30-year period to explore the tradeoff between collaboration and reward at the individual faculty level and to infer critical parameters in the organization of scientific work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,006 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineIncitatifs
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetOpen Source Software InnovationsTravaux en français237 207