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Enregistrement W4283802292 · doi:10.23962/ajic.i29.14245

Value Creation and Socioeconomic Inclusion in South African Maker Communities

2022· article· en· W4283802292 sur OpenAlexfundno aff
Chris Armstrong, Erika Kraemer‐Mbula

Notice bibliographique

RevueThe African Journal of Information and Communication (AJIC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican University in CairoSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Research FoundationUniversity of Cape TownInternational Development Research CentreUniversity of JohannesburgUniversity of Ottawa
Mots-clésCognitive reframingValue (mathematics)Socioeconomic statusInclusion (mineral)SociologyPsychologySocial psychologySocial scienceDemographyMathematicsStatisticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In socioeconomic environments affected by high and persistent income inequalities and unemployment, there is a need for participative approaches to innovation in support of socioeconomic inclusion. This article explores the features of collective action, in support of socioeconomic inclusion, identified in South African maker communities. Drawing on data from interviews with participants in seven maker communities, the study explores the kinds of value that participants experience through being part of these communities. Value creation is assessed in terms of the five overlapping cycles of value that Wenger et al. (2011) propose are present in successful communities and networks: immediate value, potential value, applied value, realised value, and reframing value. The study finds that all five value cycles are present in the experiences expressed by the South African maker community participants. The value is found to be particularly pronounced in the immediate value and applied value cycles. In respect of socioeconomic inclusion, the findings point to strong currents of social inclusion in the immediate value cycle, and strong elements of both social and economic inclusion in the applied value, realised value, and reframing value cycles.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0170,015
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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