La socialisation dans les « communautés » de développement de logiciels libres
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it