Who Contributes Knowledge? Core-Periphery Tension in Online Innovation Communities
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.
Notice bibliographique
Résumé
Where do valuable contributions originate from in online innovation communities? Prior research provides conflicting answers. One view, consistent with a community of practice perspective, is that valued knowledge contributions are primarily provided by central participants at the core of a community. In contrast, other research—including work adopting an open innovation perspective—predicts that valuable ideas primarily emerge from peripheral participants, those at the margins of a field of knowledge who provide novel ideas and viewpoints. We integrate these contrasting perspectives by considering two distinct forms of position: social embeddedness (a core social position within the social network of participants interacting within a community) and epistemic marginality (a peripheral epistemic position based on the network of topics discussed by a community). Analyzing contributions by 697,412 participants of 52 Stack Exchange online innovation communities, we find that both participants who are socially embedded and participants who are epistemically marginal provide knowledge contributions that are highly valued by fellow community participants. Importantly, among epistemically marginal participants, those with high social embeddedness are more likely to provide contributions valued by the community; by virtue of their epistemic marginality, these participants may offer novel ideas while by virtue of their social embeddedness they may be able to more effectively communicate their ideas to the community. Thus, the production of knowledge in an online innovation community involves a complex interaction between the novelty emanating from the epistemic periphery and the social embeddedness required to make ideas congruent with existing social and epistemic norms.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle