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Enregistrement W2972809368 · doi:10.1371/journal.pcbi.1007296

Ten simple rules for helping newcomers become contributors to open projects

2019· article· en· W2972809368 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

RevuePLoS Computational Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensTeldio (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsOpenness to experienceSociologyWork (physics)Knowledge managementComputer sciencePolitical sciencePsychologyEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To survive and thrive, a must attract new members, retain them, and help them be productive [1]. As openness becomes the norm in research, software development, and education, knowing how to do this has become an essential skill for principal investigators and managers alike. A growing body of knowledge in sociology, anthropology, education, and software engineering can guide decisions about how to facilitate this. What exactly do we mean by community? In the case of open source and open science, the most usual meaning is a community of practice. As defined by Lave and Wenger [2, 3], groups as diverse as knitting circles, oncology researchers, and web designers share three key characteristics: Participants have a common product or purpose that they work on or toward. They are mutually engaged, i.e., they assist and mentor each another. They develop shared resources and domain knowledge. Brown [4] specializes this to define a community of as …a formed in pursuit of a common goal. The goal can be definite or indefinite in time, and may not be clearly defined, but it is something that (generally speaking) the is aligned on. People working to preserve coral reefs in the face of global climate change are an example of such a community. No central organization coordinates their work, but the scientists who study coral reefs, the environmentalists who work to protect them, and the citizens who support them financially and politically are aware of each other’s efforts, collaborate in ad hoc ways, and are conscious of contributing toward a shared purpose. Open-source software projects are also communities of effort. E.g., the Mozilla Firefox [5] includes a mix of paid professionals, highly involved volunteers, and occasional contributors who not only create software, documentation, and tutorials but also organize events, answer questions in online forums, mentor newcomers, and advocate for open standards. Every of effort has unique features, but they have enough in common to profit from one another’s experience. The 10 rules laid out below are based on studies of such communities and on the authors’ experience as members, leaders, and observers. Our focus is on small and medium-sized projects, i.e., ones that have a handful of to a few hundred participants and are a few months to a few years old but may not (yet) have any formal legal standing, such as incorporation as a nonprofit.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,278 · 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