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Enregistrement W4210367712 · doi:10.1109/tem.2022.3140358

What Motivates Solvers’ Participation in Crowdsourcing Platforms in China? A Motivational–Cognitive Model

2022· article· en· W4210367712 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Engineering Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStructural equation modelingSocial cognitive theoryCognitionPsychologyCognitive evaluation theoryCrowdsourcingOutcome (game theory)Test (biology)Knowledge managementComputer scienceSocial psychologySelf-determination theoryPolitical scienceMathematicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The voluntary participation of individuals is critical to the success of an online crowdsourcing platform (OCP) and acts as a major obstacle for many organizations seeking engagement with solvers. Based on social cognitive theory and motivation theory, an integrative model is proposed to examine solvers’ intrinsic and extrinsic motivations and personal cognition that influences their participation in OCPs, as well as the influences of intrinsic and extrinsic motivations on individuals’ personal cognition. Empirical data from 297 active solvers on a large OCP in China was collected to test the research model using structural equation modeling. Results show that different motivations play varying roles in solvers’ participation in OCPs. Personal cognition (i.e., perceived self-efficacy and personal outcome expectation) can exert significant and positive effects on solvers’ participation, although solvers’ personal cognition has no significant influence on their breadth of participation. Our findings demonstrate that extrinsic motivations (i.e., monetary reward and gain face) and intrinsic motivation (i.e., enjoyment) are positively associated with solvers’ self-efficacy and personal outcome expectation in.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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