MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W34599300 · doi:10.1038/s41585-021-00526-5

THE IMPACT OF EMOTIONAL EXPRESSIONS ON KNOWLEDGE CREATION IN ONLINE COMMUNITIES

2010· article· en· W34599300 sur OpenAlexaff
Kyung Young Lee, Minwoo Lee, Geneviève Bassellier, Samer Faraj

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Information Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcGill UniversityBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsynchronous communicationKnowledge managementKnowledge sharingExtant taxonCognitionQuality (philosophy)PsychologyFocus (optics)Social knowledgeKnowledge creationOnline communityComputer scienceWorld Wide WebSociologyBusinessEpistemologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People become involved in online communities (OCs) to obtain information, share ideas, or create knowledge. In an OC with a text-based and asynchronous communication environment, knowledge is created and embedded in the dialogues codified into text-format. While most extant studies in OCs focus on social, structural, and cognitive factors leading to knowledge creation, little effort has been made to investigate more affective factors leading to knowledge creation. In this paper, we investigate the role of Emotional Expression (EE) triggering knowledge creation processes. We hypothesize that EE in OC triggers two processes for the quality of knowledge creation: sharing experiences and sustaining dialogues. Moreover, recombining ideas moderates the relationship between “sharing experiences” and the “quality of knowledge”. The hypotheses will be tested with data from an OC on “Business Ph.D. programs”. We conclude with possible implications of this study for academy and practice.

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)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Conference on Information SystemsMême sujetKnowledge Management and SharingTravaux en français237 207