Pursuit of decentralization in blockchain-based systems: An empowerment perspective
Notice bibliographique
Résumé
Decentralized autonomous organizations (DAOs) represent an innovation in the design of organizations by creating blockchain-based human-machine systems that are governed based on the collective decisions of their participants. Although this new form of organizing promises to sustain participation and foster decentralized governance, many existing DAOs have failed to achieve the intended degrees of decentralization. This study aims to understand how DAOs can fulfill their potential for decentralization by empowering individuals to participate in governance. Using an abductive approach guided by the empowerment theory, this research identifies three key practices underpinning empowerment in DAOs: promoting autonomy, ensuring transparency, and fostering communication. A configurational approach is used to identify complementarities among these practices that lead to three distinct governance archetypes associated with varying degrees of decentralization. Based on fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) of 30 DAO cases, we introduce “deliberative democracy” as a DAO governance archetype that allows for increasingly decentralized governance. Our findings demonstrate that, although a high degree of autonomy is needed to sustain decentralization, there needs to be sufficient communication among autonomous actors to facilitate the collective management of DAOs. These findings advance the understanding of decentralization in information systems research and highlight the governance mechanisms that foster decentralization in blockchain-based systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».