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Enregistrement W4236803684 · doi:10.4018/978-1-60566-014-1.ch078

Going Virtual

2009· book-chapter· en· W4236803684 sur OpenAlexaff
Evangelia Baralou, Jill Shepherd

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtuality (gaming)IBMKnowledge managementInformation and Communications TechnologyBusinessVirtual teamEngineeringComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtuality is a socially constructed reality mediated by electronic media (Morse, 1998). Virtuality has overcome the stage of being considered a “false” reality, and is now being recognized as a process of becoming through information and communication technologies (ICTs), one of the main changing trends in a world in which ownership of assets is overrated. Organizations such as Amazon, Google, Cisco Systems, IBM, Intel Capital, Orange, and Hewlett-Packard are some of the innovative enterprises that have adopted virtual teams in order to accelerate access to global business. For example, most of the people working in product development in Orange Group, one of the UK’s leading mobile phone service providers, work in virtual teams. The World Bank is also using virtual teams that collaborate across national and technical boundaries to meet organizational objectives. IBM, in a way to open up the innovation process, is pulling a technology- enabled global team (around 100,000 people) together for the online equivalent of a town meeting (Business Week Online, 2006) that will hopefully lead to idea generation by the whole IBM population, and powerful innovations in IBM. Characterized mainly by the dimension of timespace distantiation (Giddens, 1991) virtuality has an impact on the nature and dynamics of knowledge creation (Thompson, 1995), innovation (MacKenzie, 2006), social identity (Papacharalambous & McCalman, 2000), and organizational culture (available at http://www.etw. org/2003/Archives/telework2001-proc.pdf). The relentless advancement of ICT, in terms both of new technology and the convergence of technology (e.g., multimedia), is making virtual networking the norm rather than the exception. Socially, virtual communities are more dispersed, have different power dynamics, are less hierarchical, tend to be shaped around special interests, and are open to multiple interpretations, when compared to face-to-face equivalents. To successfully manage virtual communities, these differences need first to be understood, second, the understanding related to varying organizational aims, and third, the contextualised understanding needs to be translated into appropriate managerial implications. In business terms, virtuality exists in the form of lifestyle choices (home-working), ways of working (global product development teams), new products (virtual theme parks), and new business models (e.g., Internet dating agencies). Socially, virtuality can take the form of talking to intelligent agents, combining reality and virtuality in surgery (e.g., using 3D imaging before and during an operation), or in policy making (e.g., combining research and engineering reports with real satellite images of a landscape with digital animations of being within that landscape, to aid environmental policy decisions). Defining virtuality today is easy in comparison with defining, understanding, and managing it on an ongoing basis. As the title “Going Virtual” suggests, virtuality is a matter of a phenomenon in the making, as we enter into it during our everyday lives, as the technology develops, and as society changes as a result of virtual existences. The relentless advances in the technical complexity which underlies virtual functionality and the speeding up and broadening of our lives as a consequence of virtuality, make for little time and inclination to reflect upon the exact nature and effect of going virtual. As it pervades the way we live, work, and play at such a fast rate, we rarely have the time to stop and think about the implications of the phenomenon.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2009
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