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Enregistrement W4312784852 · doi:10.17705/1cais.05122

Problems, Solutions, and Success Factors in the openMDM User-Led Open Source Consortium

2022· article· en· W4312784852 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunications of the Association for Information Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMozilla Foundation
Mots-clésOutsourcingVendorSoftwarePurchasingOpen source softwareOpen-source software developmentSoftware developmentFocus (optics)EngineeringWorld Wide WebBusinessKnowledge managementEngineering managementComputer scienceMarketingOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open-source software (OSS) development offers organizations an alternative to purchasing proprietary software or commissioning custom software. In one form of OSS development, organizations develop the software they need in collaboration with other organizations. If the software is used by the organizations to operate their business, such collaborations can lead to what we call “user-led open-source consortia” or “user-led OSS consortia”. Although this concept is not new, there have been few studies of user-led OSS consortia. The studies that examined user-led OSS consortia did so through the lens of OSS, but not from the inter-company collaboration perspective. User-led OSS consortia are a distinct phenomenon that share elements of inter-company collaboration, outsourcing software development, and vendor-led OSS development and cannot be understood by using only a single lens. To close this gap, we present problems and solutions in inter-company collaboration, outsourcing, and OSS literature, and present the results of a single-case study. We focus on problems in the early phases of a user-led open-source consortium, the openMDM consortium, and the solutions applied to these problems. Furthermore, we present the factors which lead this consortium to sustained growth.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0100,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,243 · 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