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Enregistrement W2153272781 · doi:10.1111/capa.12058

Public engagement in the <scp>W</scp>eb 2.0 era: Social collaborative technologies in a public sector context

2014· article· en· W2153272781 sur OpenAlexaff
Kathleen McNutt

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial innovationPolitical scienceSocial mediaContext (archaeology)BureaucracyReputationHumanitiesSociologyPublic relationsGeographyPoliticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines how social collaborative technologies have changed the nature and scope of e‐participation, showcasing several popular modes of engagement. It argues that the main implementation barriers to social media adoption are not technological, but rather organizational, cultural, and administrative. While there is enormous potential for Web 2.0 and associated social media tools to expand public engagement, the design of such initiatives must recognize that in digital environments influence is earned through social reputation, not bureaucratic authority. Sommaire Cet article examine comment les technologies de collaboration sociale ont changé la nature et l'envergure de la participation en ligne, en mettant en valeur plusieurs modes populaires de mobilisation. Il fait valoir que les principaux obstacles à l'adoption des médias sociaux ne sont pas technologiques, mais plutôt organisationnels, culturels et administratifs. Alors que le Web 2.0 et les outils de médias sociaux connexes présentent un énorme potentiel d'accroître la mobilisation du public, la conception de telles initiatives doit reconnaître que dans les environnements numériques, on acquiert de l'influence grâce à sa réputation sociale et non à son autorité bureaucratique.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0160,020
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeQualitatif
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

Citations98
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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