Determinants of eGovernment maturity in the transition economies of central and eastern Europe
Notice bibliographique
Résumé
Our research focuses on the possible determinants of eGovernment (E-gov) maturity in the Transition Economies of Central and Eastern Europe (TEECE). E-gov maturity, in this research, refers to the growth levels in a country's online services and its citizens' online participation in governance. Our study of the extant literature indicated that few have discussed the determinants of E-gov maturity in TEECE. Studies from differing parts of the world are needed for theory development. Building on a prior framework, we used the contingency theory and the resource-based view perspective to guide our discourse. In particular, we examined the relationships between macro-environmental factors such as national wealth, technological infrastructure, rule of law, and so forth on E-gov maturity. A 5-year panel data of 16 TECEE selected from two main groupings was used for analysis in conjunction with structural equation modeling technique; the data consisted of 80 observations or data points. The data analysis underscored the relevance of such factors as technological infrastructure, rule of law, and human capital development as possible determinants of E-gov maturity in TEECE. National wealth was found to be an enabler in the research conceptualization. The implications of our study's findings for research and policy making are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».