Improving public works operations and management through establishment of nationally recognized practices
Notice bibliographique
Résumé
Public works agencies are under increasing pressure to be more accountable for effective operation and management of public infrastructure and the services related thereto. In the United States and Canada, the American Public Works Association (APWA) has developed over 400 recommended management practice principles that address virtually every aspect of public works. APWA has now published the third edition of the Public Works Management Practices Manual and has developed a self-assessment methodology by which public works agencies can document their existing practices against the nationally recognized policies, practices and procedures. Across the United States and Canada, hundreds of public works agencies are engaged in evaluation of their operations and management against the recommended practices in the Management Practices Manual. Many of these agencies have also committed to becoming accredited by APWA. The self-assessment process provides a systematic approach to evaluating both management and technical aspects of providing infrastructure services necessary to support urban and rural communities. Most agencies conducting these self-assessments find that the process of systematically reviewing every policy, practice and procedure is very beneficial. Often, areas of duplication or gaps are identified and immediately corrected. Agencies frequently find that there are conflicting interpretations about an agency's official policy. Differences between printed policies and actual practice are frequently identified and can be easily rectified. Operational personnel are frequently invited to participate in redefining what an agency handles and how it handles the day-to-day issues. Some managers have likened the process to the ISO 9000 process of certifying quality assurance. The self-assessment process does provide a mechanism for continuous improvement through the accreditation process, which requires re-evaluation every three years.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».