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Enregistrement W2911608443 · doi:10.3917/inno.058.0071

Changement de gouvernance et communautés open source  : le cas du logiciel Claroline

2019· article· fr· W2911608443 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInnovations · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis le milieu des années 1990, les logiciels libres et open source intègrent progressivement la sphère économique et entraînent le développement de grandes communautés en ligne. Bien que ces communautés aient été largement étudiées, leur cohabitation avec les éditeurs de logiciels reste cependant mal maîtrisée. Plus précisément, le rôle que peuvent jouer ces communautés au-delà de leur contribution technique est sous-étudié. Dans notre recherche, nous questionnons le rapport entre un éditeur et sa communauté en prenant pour unité d’analyse la réaction de la communauté face à des changements stratégiques de gouvernance initiés par l’éditeur. Afin d’atteindre notre objectif, une étude longitudinale s’imposait. Claroline est un projet populaire de Learning Management System open source dont sont issus, directement ou indirectement, plusieurs autres projets open source . Compte tenu de sa diffusion, de l’évolution de sa gouvernance, de ses forks et de sa résilience, Claroline présentait un terrain de recherche idéal pour comprendre les dynamiques communautaires. Finalement, nos résultats montrent que les communautés libres et open source peuvent être à l’origine de résistances et entraver la mise en œuvre de certaines décisions stratégiques liées notamment aux modes de gouvernance. Codes JEL : L17

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,270 · 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