La socialisation dans les « communautés » de développement de logiciels libres
Bibliographic record
Abstract
Activité collective fondée sur l’engagement volontaire et bénévole, la production de logiciels libres ne résulte pas de l’ajustement spontané de participations dispersées. Elle offre un terrain fertile pour l’analyse des relations distantes médiatisées par le réseau Internet. En effet, cette activité est soumise à une double contrainte : attirer des participants nombreux, sans sélection préalable, et canaliser les contributions afin de mettre au point un produit consistant et cohérent. Partant de l’ethnographie approfondie d’un collectif de développement de logiciel libre, cet article analyse la manière dont les hétérogénéités individuelles sont agencées, c’est-à-dire mobilisées et contrôlées. Il identifie des processus de socialisation qui articulent une tolérance maximale à l’égard des engagements subjectifs individuels et une reconnaissance différentielle des contributions à l’oeuvre commune et de leurs auteurs. Cette socialisation est spécifique, dans le sens où elle régule moins les identités personnelles des participants que l’identité collective du projet, incluant le produit et le groupe de production.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".