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Enregistrement W2101464023

A Market-Segment Template for Public-Sector Organizations: Introducing a Client Stance Model

2014· article· en· W2101464023 sur OpenAlexvenueno aff
Kenneth Nichols

Notice bibliographique

Revue˜The œinnovation journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket segmentationSanctionsEnforcementPopulationGovernment (linguistics)Public sectorPublic relationsBusinessMarketingEconomicsSociologyPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTWhat can government and nonprofit organizations do when different segments of the public respond differently to the same program? How can these programs operate efficiently - and effectively - with all segments of the target population? After all, public-sector organizations are often criticized for blind uniformity in dealing with the public. This discussion paper offers an intuitive, practical approach for defining important differences among population segments based on attitudes and behavior. Then, given this segmentation, it sets the stage for developing administrative and regulatory enforcement strategies that ease compliance and, when necessary, trigger sanctions for noncompliance.Keywords. Market segmentation, public-sector clients, public sector innovationIntroductionWhat can government and nonprofit organizations do when different segments of the public respond differently to the same program? How can these programs operate efficiently - and effectively - with all segments of the target population? After all, public-sector organizations are often criticized (Dvorin and Simmons, 1972; Goodsell, 2004) for blind uniformity in dealing with the public. This discussion paper offers an intuitive, practical approach, first, for defining important differences among population segments and, second, for developing administrative and regulatory enforcement strategies that allow ease of compliance and, when necessary, sanctions for noncompliance.Definitions and ContextFor purposes of this study, these terms carry the following definitions:Market segmentation - The practice of dividing markets up into homogenous 'segments' of consumers or customers. The members of any given segment are assumed to respond to communication or to behave in the same way (Barnett and Mahoney, 2011, p. 9).Program administrators - Nonprofit and government officials or organizations responsible for public-sector undertakings including such activities as enforcing regulations and providing public services. For convenience in this paper, these are frequently referred to as programs.Program clients - The targeted population of individuals or organizations subject to a public-sector program or other activity. The relationship may be voluntary (such as a city park user) or involuntary (such as a regulated business) and may range in frequency from occasional to continual (Hyde, 1992).Public sector - Governmental and nonprofit entities. Includes levels of government, bureaus and agencies, and other organizational labels. An organization can be a part of the public sector or the private sector; however, this paper focuses on organizations in the public sector.These terms and variants of these terms are used throughout this paper.Public-sector organizations encompass governmental entities and nonprofit entities. Their goal, broadly speaking, is to serve the public at large. Therein, they differ from private-sector organizations, which seek foremost to benefit their owners. But public and private organizations do their jobs by addressing a defined need through products and services - and through attention to target populations such as veterans, drivers, Medicare users, or residents of a given community.Public-sector organizations differ from one another in size, complexity, and purpose. Nonprofit organizations might be set up to serve their own members (as with a labor union, homeowners association, or professional society) or to reach external clienteles (as with a hospice service, a philanthropic foundation, or an advocacy group). Government organizations might be set up to create and maintain infrastructure or provide public services (as with public works departments, emergency response, or school districts) or to assure compliance with a group of laws and regulations (as with workplace safety, insurance and banking, or the courts). These institutions serve us all by their focus on a particular mission and, almost always, on a target population. …

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,006

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2014
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