Institutional logics and the governance of open source software ecosystems
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.
Notice bibliographique
Résumé
Cette dissertation présente une étude d'investigation sur l'évolution des différentes formes de gouvernance pour les écosystèmes des logiciels à code ouvert (mieux connus par leur acronyme anglais OSS, ou open-source software) dans le domaine de la santé. Les membres de ces écosystèmes, souvent séparés par le temps et par l'espace, coopèrent pour créer des biens communs. Si ces communautés ont grandi en nombre dans les dernières années, nous ne connaissons pas assez sur la dynamique de comment une force de travail gérée par ses usagers et principalement de nature bénévole coordonne ses activités. Cette étude offre une revue exploratoire de la littérature sur la gouvernance des OSS et identifie les principaux débats et questions ouvertes de ce champ de recherche. Ensuite, une analyse longitudinale d'un système de dossier médical électronique (DMÉ) avec une communauté active de développeurs et utilisateurs au Canada suggère que les approches de gouvernance ne sont pas statiques sur la durée de vie d'un écosystème OSS. Elles oscillent entre deux dimensions majeures : la centralisation du contrôle et la complexité de la collaboration. Finalement, l'analyse qualitative concentrée sur les tensions liées à la gouvernance révèle que ces tensions sont le résultat des chaînes des valeurs qui ne sont pas compatibles car elles ont des origines des logiques institutionnelles différentes. Dans son ensemble, cette thèse offre un état des lieux de la littérature sur OSS et fournit un support empirique démontrant que la gouvernance des OSS ne peut pas être dissociée de l'écosystème qui l'entoure.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle