Governing data in a worker cooperative
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».