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Enregistrement W1831148619 · doi:10.3968/j.css.1923669720130903.5741

Intergovernmental Cooperation in Cheng-Yu Economic Zone: A Case Study on Chinese Regional Collaboration under Synergy Governance

2013· article· en· W1831148619 sur OpenAlexvenueno aff
Zhou Ling, Jiang Wu

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaCorporate governanceRegional scienceRegional developmentPolitical scienceEconomic systemPublic administrationBusinessEconomicsSociologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intergovernmental collaboration is a universal trend with regional integration. What the local governments, as the public sector, should do to effectively respond to this trend, to strengthen the regional cooperation, transform local governmental functions to improve administrative performance and propel the regional development, a series of such questions, have aroused widespread concern. Cheng-Yu economic zone in the southwest of China, playing an important role in the economic development of this region, is faced with increased demand for addressing regional public issues and promoting regional synergic development. However the intergovernmental cooperation in Cheng-Yu economic zone is complex with fruits accompanied by problems, which makes the study of corresponding countermeasures feasible and necessary.On the basis of synergy governance theory and other relevant theory on intergovernmental cooperation, the paper builds a theoretical framework to analyze regional intergovernmental collaboration. Then considering the current condition of collaboration between and among local governments in Cheng-Yu economic zone, the paper leads a case study, elaborating on the problems lying in the cooperation in this zone and the corresponding causes. Then with the internal and external environmental analyses, the paper designs a brief conception on propelling synergic development in this zone.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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