Partnering for e‐government: Challenges for public administrators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Governments around the world are spending huge sums of money implementing electronic government. Public‐private partnerships with information and communication technology firms have emerged as the vehicle of choice for implementing e‐government strategies. Concerns are raised about the capacity of governments to manage these complex, multi‐year, often multi‐partner relationships that involve considerable sharing of authority, responsibility, financial resources, information and risks. The management challenges manifest themselves in the core partnering tasks: establishing a management framework for partnering; finding the right partners and making the right partnering arrangement; the management of relationships with partners in a network setting; and the measurement of the performance of e‐government partnerships. The article reviews progress being made by governments in building capacity to deal with these core partnering tasks. It concludes that many new initiatives at the central agency and departmental/ministry level seem designed to centralize control of e‐government projects and wrap them in a complex web of bureaucratic structures and processes that are, for the most part, antithetical or, at best, indifferent to the creation of strong partnerships and the business valuethat e‐government public‐private partnerships promise.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,029 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».