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Enregistrement W1997648537 · doi:10.1177/0095399707303635

Public Agencies and Collaborative Management Approaches

2007· article· en· W1997648537 sur OpenAlexaff
Sushil Kumar, Shashi Kant, Terry L. Amburgey

Notice bibliographique

RevueAdministration & Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)SocializationPublic relationsCitizen journalismBusinessPerceptionParticipatory managementForest managementKnowledge managementPolitical sciencePsychologySocial psychologyComputer scienceForestryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resistance among administrative professionals to participatory approaches is analyzed by means of a case study involving the implementation of community-based forest management (CBFM) in India. The model consists of two dimensions of attitudinal resistance to change—disapproval of CBFM regime by forest managers (a) at individual level and (b) at organizational level—and four categories of factors influencing resistance: personality traits, organizational factors, external environmental factors, and socialization factors. The model is empirically tested using the perceptions of forest managers working in state Forest Departments of four states in India. The empirical findings are used to suggest strengthening of organization and public administration theories on four aspects and to suggest some specific measures to deal with the attitudinal inertia of public administrators.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0090,017
Communication savante0,0170,010
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations48
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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