Explaining the organization of open source communities with the CPR framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes work-in-progress. It describes the background, research framework and some preliminary results from a PhD research on the organization of open source communities. Most open source communities are very small. However, some communities have become very popular and they connect thousands of predominantly highly skilled programmers from various parts of the world. Together these programmers create and maintain highly complex software. Wellknown examples of such communities are Apache and Linux. The software developed in open source communities has one very important characteristic: the source code of the software is open and freely available. 1 To many it is highly surprising that programmers in open source communities are able to create successful software. Two questions prevail, they are: a) how are open source communities able to deal with internal pressures like free-riding and cascading conflicts and b) how are they able to resist external pressures, created by parties who appropriate software through copyrights and patents? This paper addresses the question how programmers in open source communities organize and sustain themselves amidst these pressures. Ostrom’s (1990) eight design principles are adopted to answer this question. The two most dominant conclusions from this research are: (a) individuals in open source communities are driven by individual choice and (b) formal mechanisms have a limited role in solving the issues addressed by the design principles. This article will analyze one design principle in more detail, namely the presence of conflict resolution mechanisms. 1 The source code of software is the human-readable part of the software, which allows programmers to understand how the software works and allows them to modify the software if they choose to do so. 1
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».