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Enregistrement W1507468786 · doi:10.1080/10967494.2012.761063

A New Form of Governance or the Reunion of the Government and Business Sector? A Case Analysis of the Collaborative Natural Disaster Insurance System in the Zhejiang Province of China

2012· article· en· W1507468786 sur OpenAlexfundno aff
Wang Feng, Haitao Yin

Notice bibliographique

RevueInternational Public Management Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina National Light Industry CouncilResearch Centre for the HumanitiesShanghai University of Finance and EconomicsNational Natural Science Foundation of ChinaInternational Development Research Centre
Mots-clésMonopolistic competitionChinaBusinessGovernment (linguistics)Corporate governanceNatural disasterFinanceEconomicsMarket economyMonopolyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The purpose, structure, and outcomes of cross-sector collaborations are subject to the institutional environment from which they emerge. This article examines how institutional background could determine the nature of cross-sector collaborations through a case study of the collaborative natural disaster insurance system in the Zhejiang Province of China. Although a guiding principle of reform in China asserts that the system should be operated based on market mechanisms, we find in practice that a market for insurance is far from being established. Insurance products are primarily designed by the government and marketed through administrative mobilization instead of market channels. Business organizations take a passive role, without attempting to create new insurance products, while enjoying monopolistic benefits created by connections to the Chinese government. The emerging government and business collaboration in China may not represent a new governance form to maximize efficiency, but instead...

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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