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Enregistrement W2140047200 · doi:10.5539/jgg.v4n4p12

Obstacles and Challenges in Management of Social Cooperation in Administration of Zone 3, Isfahan, Iran

2012· article· en· W2140047200 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Ali Firoozi, Majid Goodarzi, Abdolmotalleb Akbari

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisAdministration (probate law)QuestionnaireBusinessSocioeconomicsPsychologyPolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research aims to recognizing the effective factors on reduction of social cooperation with the purpose of attracting social cooperation in directing city zones (zone 3, Isfahan, Iran). The methodology is based on documental and survey methods. The statistical sample of this research contains over 18 year-old people who live in zone number 3 inIsfahan, from whom 385 individuals were chosen as the sampleofthis research using Cochran method. To collect data, a researcher made questionnaire (analysis of effective factors on social cooperation in directing city zones) was utilized. The findings show that the effectiveness rate of cooperation, trust on executives and organizations, training, residency status, education status, stimulus, and the role of the person in the family are preventing factors of social cooperation in directing the city zones (zone number 3 inIsfahan). Therefore, if the responsible authorities are fond of removing the obstacles of social cooperation in directing the city zones (zone number 3 in Isfahan), they should think of the above mentioned obstacles and decide on these items for their long term goals.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2012
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Résumé présentoui

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