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Enregistrement W2256831134

Uncovering Combinations in the Control of Local Public Services: Empirical Forms and Their Determinants

2012· article· en· W2256831134 sur OpenAlexaff
Angelo Ditillo, Mariannunziata Liguori, Mariafrancesca Sicilia, Ileana Steccolini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement, Economics, and Public Policy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Control (management)ArchetypeManagement control systemTask (project management)Point (geometry)Empirical researchBusinessKnowledge managementMarketingPublic relationsComputer scienceEconomicsPolitical scienceManagementEpistemologyArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last ten years, the management accounting literature has devoted extensive attention to control forms applied in cooperative agreements between partner organizations. While originally contributors developed a theoretical approach focused on pure control archetypes, more recently this approach was criticized because not sufficiently powerful to explain the variety of forms and trajectories that inter-organizational controls can assume. The aim of our paper is to study the possible coexistence of inter-organizational control types existing in practice and to explore their determinants. From an empirical point of view, we conducted a survey on Italian municipalities and investigated their relationships with service providers in the areas of waste management and social services. Our results show that control combinations are more multifaceted than the theoretical configurations presented in the literature, and that in practice while some mechanisms related to certain archetypes are found in some combinations and not in others, some other mechanisms are common to all patterns. In addition, our evidence shows a composite framework where task characteristics come together with specific party characteristics and institutional factors to explain controls portfolios.

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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,276

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 savante0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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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