Sustaining Scholarly Infrastructures through Collective Action: The Lessons that Olson can Teach us
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.
Notice bibliographique
Résumé
The infrastructures that underpin scholarship and research, including repositories, curation systems, aggregators, indexes and standards, are public goods. Finding sustainability models to support them is a challenge due to free-loading, where someone who does not contribute to the support of an infrastructure nonetheless gains the benefit of it. The work of Mancur Olson (1965) suggests that there are only three ways to address this for large groups: compelling all potential users, often through some form of taxation, to support the infrastructure; providing non-collective (club) goods to contributors that are created as a side-effect of providing the collective good; or implementing mechanisms that lower the effective number of participants in the negotiation (oligopoly).In this paper, I use Olson’s framework to analyse existing scholarly infrastructures and proposals for the sustainability of new infrastructures. This approach provides some important insights. First, it illustrates that the problems of sustainability are not merely ones of finance but of political economy, which means that focusing purely on financial sustainability in the absence of considering governance principles and community is the wrong approach. The second key insight this approach yields is that the size of the community supported by an infrastructure is a critical parameter. Sustainability models will need to change over the life cycle of an infrastructure with the growth (or decline) of the community. In both cases, identifying patterns for success and creating templates for governance and sustainability could be of significant value. Overall, this analysis demonstrates a need to consider how communities, platforms, and finances interact and suggests that a political economic analysis has real value.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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