Factors influencing e-government maturity in transition economies and developing countries
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the influences of relevant environmental factors on E-government (E-gov) maturity in transition economies and developing countries (TEDC). Countries from Eastern Europe, Sub-Saharan Africa, Latin American and South Asia were selected for the study. Prior research has investigated E-gov growth, development, and diffusion across both the developed and developing worlds. While such a focus is useful for comparative analyses at a global level, it is however argued that more useful information will emerge to enrich insight when research efforts particularly focus attention on issues in emerging parts of the world. Very few researchers have studied the factors influencing E-gov maturity in TEDC and with the approach employed in this present research. Using relevant theoretical frameworks, this research identified and examined the impact of 9 environmental factors of socio, political, economic, and technological dimensions on E-gov maturity in TEDC. A 5-year panel data consisting of 320 observations or data points was used in conjunction with the ordinary least squares (OLS) technique. This research also provided analyses for each of the selected sub-regions to enhance insight. Overall, the results showed that the availability of quality human resource, technological infrastructure, innovative capacity, wealth, rule of law, and transparency levels are important factors that positively impact E-gov maturity in TEDC. The implications of the study's findings for research and policy making are discussed. Future research avenues are also highlighted.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».