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Enregistrement W2483191105 · doi:10.4018/978-1-60566-713-3.ch001

A Framework for E-Government Portal Development

2009· book-chapter· en· W2483191105 sur OpenAlexaff
Bharat Maheshwari, Vinod Kumar, Uma Kumar, Vedmani Sharan

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)E-GovernmentBusinessPublic relationsKnowledge managementProcess managementInformation and Communications TechnologyPolitical scienceComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic government (E-government) portals are considered one of the most popular conduits for offering government services online. Successful e-government portal development projects have been lauded in several academic and practitioner papers. These projects have concentrated on integrating government agencies by working to break the traditional silo-based view of the government and providing seamless integrated online services to citizens. However, the rate of adoption for e-government portals by citizens has been much lower than expected. A major reason identified in the literature for this is a lack of understanding of managerial considerations that affect portal development and subsequent adoption. In this chapter, we present a framework of managerial considerations for the development of e-government portals. The framework builds upon available literature in the field of e-government and public administration. It consists of eight key front-office and back-office considerations that contribute to successful development of an e-government portal. It provides an excellent platform for future research on e-government portals. The framework can also be extended to managers as a useful tool for ascertaining the effectiveness of their government portal development.

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)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,567
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)0,0000,000

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 GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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