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Enregistrement W7010115271

Governing data in a worker cooperative

2023· other· en· W7010115271 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAaltodoc (Aalto University) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésContext (archaeology)Government (linguistics)Work (physics)Data governanceInformation governanceControl (management)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data governance is critical for organizations looking to leverage information and communication technology for business benefits. Common approaches to data governance, however, are based on corporate control structures that are incompatible with cooperative principles and fail to consider the characteristics of cooperative organizations.
\n
\nThe purpose of this thesis is to develop an understanding of data governance in worker cooperatives in the Global South and provide recommendations for implementing data governance in this context. Building on a literature review and an empirical case study of the Self-employed Women’s Association, this thesis provides insights into how data is governed within worker cooperatives and the social dilemmas that emerge. Additionally, it explores how data governance can be implemented within worker cooperatives while maintaining a sense of member control in decision-making.
\n
\nThe results show how data governance practices are very targeted and need-based. Data is often managed in an unstandardized form and informal norms play a big role in its governance. Three social dilemmas emerge: increased online information sharing can nourish information asymmetry, trust as a governance mechanism can become problematic with complex technology involving multiple parties, and closing the data knowledge gap is challenging due to several reasons related to resources, access, and information asymmetry.
\n
\nThis thesis gives practical implications that will benefit cooperatives building self- governed data systems. New technologies for knowledge sharing must be implemented with consideration and such that all members can participate. Formally defining boundaries for data resources and setting ground rules for sharing, access, and use is key. Further, building successful participatory data governance in a context of low data literacy could benefit from a data privacy tutoring program.
\n
\nThis thesis can influence policymakers and developers of ICT by showcasing the importance of inclusivity, legislative initiatives, and policy development in balancing the power dynamics of the digital world, protecting the most vulnerable, and ensuring a fair playing field in the future.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,045

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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