Smart community networks: self‐directed team effectiveness in action
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this research paper is to study the governance of smart/intelligent community projects through an analysis of the level of team effectiveness of collaborative telecommunication networks. Design/methodology/approach The research is based on a census of all Canadian smart community projects. A high‐performance team effectiveness instrument identified, through a performance score, whether smart community teams (board of directors or steering committees) are functioning as high‐performance teams. A total of 76 networks were found and 28 responded. Each network is managed by three to nine board members and therefore the researcher received 72 valid questionnaires. Findings Teams, in highly innovative and transformational environments, and involving a variety of community stakeholders, face more challenges in their ability to perform as a high‐performance team. They tend to perform reasonably well in assigning roles and goals, but are having more difficulty managing feedback, establishing a good structure, solving problems and managing relationships. Practical implications Smart/intelligent communities are reuniting several organizations to improve their community or region in social and economic terms. Their level of effectiveness could impact the achievement of group goals and thus impact all citizens within their geographic area. Originality/value The research provides additional information on the weaknesses that smart/intelligent communities are facing in managing their teams, which could lead to better solutions for network governance and collaboration within a multi‐organizational structure.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».