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Enregistrement W3183226165

An exploratory study of the sharing economy in Montreal: The cases of Bixi and Communauto

2015· article· en· W3183226165 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Dumas

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSharing Economy and Platforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomyPolitical scienceBusinessEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ces dernières années, l’intérêt envers les pratiques économiques alternatives n’a cessé de croître, particulièrement depuis la crise économique de 2008. Cependant, aucune autre pratique économique alternative n’est aussi importante et prédominante que celle de l’économie de partage. En effet, cette pratique est devenue omniprésente dans les sphères tant culturelles, sociales qu’économiques des régions urbaines à travers le monde et façonne, de diverses manières, le fonctionnement économique de ces dernières. Ce projet de recherche supervisé est une étude exploratoire sur l’économie de partage à Montréal qui se penche sur deux plates-formes de partage de véhicules que sont Bixi et Communauto. Plus précisément, cette recherche examine (1) si les structures d’entreprises différentes de Bixi et Communauto influencent la motivation de ces dernières à participer à l’économie de partage et (2) si les facteurs de motivation recensés par la littérature actuelle sur l’économie de partage constituent réellement ce qui pousse les individus à utiliser Bixi et Communauto.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0260,016
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,182 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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