MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060688163 · doi:10.4018/ijegr.2013100104

Rethinking E-Government Adoption

2013· article· en· W2060688163 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electronic Government Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensGlobal Affairs CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Software deploymentE-GovernmentGovernment (linguistics)BusinessPublic relationsTechnology acceptance modelKnowledge managementMarketingInformation and Communications TechnologyPolitical scienceUsabilityComputer scienceWorld Wide WebComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

E-government acceptance has attracted substantial research interest over the last fifteen years. The majority of this research is based on technology acceptance models primarily because e-government is viewed as a technology for achieving efficiency, transparency, and information management. However, the adoption of e-government ultimately depends on whether users perceive the technology as serving their needs and meeting their expectations. Thus, understanding and incorporating users' needs in the design, organisation, and deployment of e-government are crucial but have been overlooked. This study develops and tests a user-centric model of e-government by using six factors that have been widely discussed in the literature. The factors have been labelled content, accessibility, localisation, e-participation, user-friendliness and awareness/government literacy. The results show that all six factors plus the interaction of e-participation with user-friendliness are statistically significant in promoting e-government use. The research and practical implications of the results are discussed.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,332 · 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