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Enregistrement W4377017983 · doi:10.1016/j.techfore.2023.122611

Microfoundations and dynamics of do-it-yourself ecosystems

2023· article· en· W4377017983 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

RevueTechnological Forecasting and Social Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterdependenceEcosystemMicrofoundationsResilience (materials science)Psychological resilienceSpace (punctuation)Dynamics (music)Knowledge managementEnvironmental resource managementBusinessEcologyComputer scienceSociologyEconomicsSocial sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-scale do-it-yourself (DIY) practices have driven emerging user communities and global movements. As research on ecosystems has proliferated, limited insights have been generated on the interdependent and dynamic nature of DIY ecosystems. Drawing on observations of a locally established space for DIY activities (“makerspace”) with international networks, a flexible pattern matching approach was adopted in explaining how disparate projects played a primary role in the formation of a self-sustaining DIY ecosystem with interdependent start-up actors, or “makers”. Two patterns were drawn from the literature on DIY ecosystems to discover matches and mismatches in longitudinal data that were drawn from a coworking-space in Shenzhen, China. The findings suggest two emergent dimensions: internal alignment, and connection with, and resilience to, the ecosystem's external environment. We explain how these dimensions advance understanding of DIY ecosystems by illuminating their interdependent and self-sustaining nature. Policy recommendations are also offered in supporting the development particularly of user communities in makerspaces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,176 · 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