The intersection of social networks in a public service model: A case study.
Notice bibliographique
Résumé
Examining human interaction networks contributes to an understanding of factors that improve and constrain collaboration. This study examined multiple network levels of information exchanges within a public service model designed to strengthen community partnerships by connecting city services to the neighborhoods. The research setting was the Neighbourhood Integrated Service Teams (NIST) program in Vancouver, B.C., Canada. A literature review related information dimensions to the municipal structure, including social network theory, social network analysis, social capital, transactive memory theory, public goods theory, and the information environment of the public administration setting. The research method involved multiple instruments and included surveys of two bounded populations. First, the membership of the NIST program received a survey asking for identification of up to 20 people they contact for NIST-related work. Second, a network component of the NIST program, 23 community centre coordinators in the Parks and Recreation Department, completed a survey designed to identify their information exchanges relating to regular work responsibilities and the infusion of NIST issues. Additionally, 25 semi-structured interviews with the coordinators and other program members, collection of organization documents, field observation, and feedback sessions provided valuable insight into the complexity of the model. This research contributes to the application of social network theory and analysis in information environments and provides insight for public administrators into the operation of the model and reasons for the program's network effectiveness.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».