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Enregistrement W4293124922 · doi:10.1002/smj.3455

The future of the web? The coordination and <scp>early‐stage</scp> growth of decentralized platforms

2022· article· en· W4293124922 sur OpenAlexfundno aff
Ying‐Ying Hsieh, Jean‐Philippe Vergne

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaImperial College LondonGovernment of Ontario
Mots-clésCryptocurrencyDecentralizationBusinessHierarchyShareholderIndustrial organizationComputer scienceMarketingCorporate governanceEconomicsWorld Wide WebFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations100
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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