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Record W7133439270

Création de valeur avec la communauté et innovation de modèle d'affaires : une exploration sur base des Learning Management Systems open source

2021· article· fr· W7133439270 on OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueORBi UMONS · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicOpen Source Software Innovations
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsRail transportationOpen sourceContext (archaeology)Scheduling (production processes)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les communautés liées aux projets de logiciels libres tendent à être vues comme des soutiens aux éditeurs open source. Pourtant, la communauté peut aussi être le centre de conflits parfois violents, notamment lors de changements de stratégies ou de modèles d'affaires, qui peuvent conduire au fork, c'est-à-dire à une scission de la communauté, avec à la clef l'apparition d'un projet concurrent vers lequel la migration est facilitée. En repartant des recherches de Viseur et Charleux (2019) dédiées à l'écosystème Claroline, nous analysons l'effet de l'innovation de modèle d'affaires sur le projet Claroline et ses dérivés (Dokeos, Chamilo). L'innovation de modèle d'affaires, étudiée en mobilisant sur l'éditeur open source Dokeos le concept de cycle de vie d'un modèle d'affaires de Laudien et al. (2017), peut être une source de conflits. Ces derniers sont analysés en nous basant sur le modèle « Exit, voice and loyalty » d'Hirschman (2017). Nous montrons que la communauté constitue une ressource que l'éditeur peut ou non choisir de mobiliser, ou de conserver, en fonction de ses valeurs et de sa stratégie de croissance.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.805
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.005
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it