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Enregistrement W2098202356 · doi:10.1109/hicss.2009.257

Information Sharing at National Borders: Extending the Utility of Border Theory

2009· article· en· W2098202356 sur OpenAlexaff
A Celene Navarrete, Sehl Mellouli, Theresa A. Pardo, J. Ramón Gil-García

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdNational Science Foundation
Mots-clésInformation sharingContext (archaeology)Dimension (graph theory)Government (linguistics)PoliticsBoundary (topology)Knowledge managementComputer sciencePolitical scienceRegional scienceSociologyGeographyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has identified the potential and challenges of information sharing in government settings mostly within the context of a single country. The challenges facing inter-governmental information exchanges that take place across national border governments, however, are thought to be different. To date, research has failed to provide theoretical guidance in understanding the complexities that the cross border environment brings to information sharing initiatives. This paper brings together Brunet-Jailly's theory of borders [10] and definitions of cross-boundary information sharing from Gil-Garcia et al. [39] to develop a framework that incorporates the information sharing and technology dimension with the economic, political and cultural contextual factors impacting border regions. This study is an initial step toward understanding the challenges that the border environment brings to information sharing initiatives. Future research is necessary to empirically test the utility of the proposed theory as a tool for understanding this new area of both practical and theoretical importance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0080,028
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,323 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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