Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the contribution that information and communication technologies (ICTs) make to regional development. ICTs offer the potential to improve the quality of information flow within regional settings. This research investigates the impact that ICTs have at the regional level, and the role they play in developing local, regional and global networks. The ICT networks are themselves affected by local regional culture and this research examines the recursive relationship between the soft networks created by social capital and hard ICT based networks. The setting for this research is regional New Zealand. One urban and one rural region have been studied over the twenty year period, from 1985 to 2005. In the regional setting tacit or soft knowledge is built up through networks such as “Women in Dairying” and “Grey Power”. Social interaction and the exchange of information are easier and cheaper in the regional context. Within the regional setting these soft social networks interact with hard ICT based networks, and when brought together they can facilitate both national and international information flows. A historical approach has been used to plot the development of both soft and hard networks in the two contrasting regions. In terms of soft networks New Zealand became more culturally diverse and liberal especially in the urban areas. Social capital in terms of volunteering and membership of community groups was high throughout the period though its form changed. As the country worked on developing new global trading links with new partners in Asia, there was a parallel fast take up of new ICTs such as the Internet which offered the opportunity to overcome some of the barriers created by the geographic remoteness of New Zealand. The focus of this paper will be on the interplay between these soft social networks and the hard ICT based networks and the role they play in establishing national and global linkages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».