The future of the web? The coordination and <scp>early‐stage</scp> growth of decentralized platforms
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
Abstract Research Summary This abductive study investigates how management occurs without managerial authority as part of a previously unseen organizational form—the decentralized platform with an independent market value. Our mixed‐methods study of the cryptocurrency industry draws on fuzzy‐set qualitative comparative analyses (QCA) to analyze archival and interview data and offer new theory on how decentralized platforms coordinate activities to grow in an early‐stage, before network effects kick in. We find that, in the absence of a central authority, platforms coordinate activities with three mechanisms, namely decentralized (a) algorithmic coordination, (b) social coordination, and (c) goal coordination. Our QCA treat these mechanisms as explanatory conditions and, using a representative sample of 20 cryptocurrency platforms, reveal which configurations of decentralized coordination mechanisms nurture, or hinder, early‐stage platform growth. Managerial Summary Firms operate around a managerial hierarchy that distributes tasks, resources, information, and rewards to organizational members who pursue common goals as contract‐bound employees. From 2009, a new organizational form, called the “decentralized platform,” emerged and diffused without relying on hierarchy nor managerial authority—and without having to employ anyone. The most prominent decentralized platform, Bitcoin, has millions of users, thousands of contributors, and a market valuation never achieved before by an organization without a CEO nor shareholders. This study explicates how this unprecedented level of organizational decentralization functions in practice. We foreshadow implications for the digital economy, wherein “Web3” innovations, such as non‐fungible tokens and DAOs, have already shifted the orchestrating role played by platforms in capitalist societies.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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