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Enregistrement W3197881989 · doi:10.33137/ijidi.v5i3.36197

Motivated and Capable but No Space for Error

2021· article· en· W3197881989 sur OpenAlexfundno aff
Vandana Singh, Brice Bongiovanni

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Information Diversity & Inclusion (IJIDI) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésVariety (cybernetics)Qualitative researchSpace (punctuation)EnforcementOpen source softwareProduct (mathematics)Public relationsSoftwarePsychologyKnowledge managementSocial psychologySociologyComputer sciencePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the results of a research study about the experiences of women in Open Source Software communities. The lack of women in computing professions serves as a cause of social inequity and in this research we develop a nuanced understanding of the experiences of women participating in open-source software. In-depth qualitative interviews were conducted with eleven women representing multiple countries and a variety of open-source software projects. The theory of individual differences in gender and information technology (IT) laid the foundation for data analysis and interpretation. The results demonstrate varied experiences of women, the need for women-to-women mentoring, and the need for presence and enforcement of Codes of Conduct in the online communities. Women shared their experiences of working in a variety of roles and the importance of all the roles in product development and maintenance. The persistence of women in OSS communities despite the toxic masculine culture, and their interest in improving the environment for other women and marginalized newcomers, was evident from the interviews.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,012

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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