The Impact of Heterogeneity in a Global Knowledge Commons: Implications for Governance of the DNA Barcode Commons
Notice bibliographique
Résumé
The extent of actor heterogeneity is known to influence the outcomes in natural resource commons, and scholars have recently begun addressed the impact of heterogeneity on knowledge commons creation and sustainability. There is increasing evidence to challenge the dominant theory that heterogeneity is uniformly disadvantageous, but little is known about heterogeneity in knowledge commons. Here, we analyse heterogeneity as it applies to rules for governing a knowledge commons – the DNA barcode commons. DNA barcodes are short, standardized gene regions that can be used to inexpensively identify unknown specimens, and proponents have led international efforts to make DNA barcodes a standard species identification tool. The dominant actors in the commons are researchers in diverse fields, and the global scope of barcoding means these researchers work in countries with varying levels of biodiversity, research infrastructure, and financial resources for scientific endeavours. This cultural and wealth heterogeneity among actors results in challenges for constructing and governing the commons, including its supporting infrastructure of databases and biorepositories. We interviewed participants in DNA barcoding, and collected organizational documents. We applied the grammar of institutions to identify institutional statements, and categorized each statement based on institutional logics theory. We found that institutional logics theory is an effective applied research tool to study heterogeneity in knowledge commons. Our analysis also suggested that heterogeneity is a challenge to developing shared expectations in global knowledge commons, but participants can design institutional statements to bridge gaps in expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».