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Enregistrement W2482724284 · doi:10.4018/978-1-59140-637-2.ch001

E-Government as Collaborative Governance

2005· book-chapter· en· W2482724284 sur OpenAlexaff
Barbara Ann Allen, Luc Juillet, Gilles Paquet, Jeffrey Roy

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringGovernment (linguistics)Corporate governanceCollaborative governanceBusinessAccountabilityPublic relationsPoliticsPublic sectorPublic administrationKnowledge managementPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In discussions on e-government, terms such as “seamless” and “joined-up” are often deployed in reference to restructuring the public sector for more effective performance. There is a critical link between delivering services online in a more client-centric fashion and government organization. This critical link often involves new coordinating mechanisms (i.e., new forms of governance) that are more collaborative than before — thus, e-government becomes collaborative government — and as such, many challenges present themselves. In government, however, collaborating is both complex and contentious, as much of public management has traditionally been premised on a command and control regime, where clear structures and rules dictate the behavior of public servants. The contentious nature of collaboration is also amplified by the political nature of government activity, and the difficulties in coordinating activities horizontally across traditional organizational units: there are structural, accountability and cultural dimensions of such coordination. E-government must be built on a fluid and constantly adapting of collaborative governance systems that respond to the twin challenges of external alignment and internal integration and cooperation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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