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Enregistrement W2483681340 · doi:10.4018/978-1-4666-4169-3.ch013

E-Participation and Citizen Relationship Management in Urban Governance

2013· book-chapter· en· W2483681340 sur OpenAlexaff
Jim P. Huebner

Notice bibliographique

RevueAdvances in electronic government, digital divide, and regional development book series · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate sectorPublic sectorLaggingContext (archaeology)Scope (computer science)Corporate governanceGovernment (linguistics)BusinessPolitical sciencePublic relationsEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citizen relationship management (CiRM) is a combination of management approaches and information technologies for improving citizen services and citizen participation used at all levels of government. As an adaptation of private sector customer relationship management (CRM), CiRM is experiencing significant public sector adoption rates globally. However, while private sector CRM has demonstrated significant impact in the private sector, CiRM benefits are limited, and particularly lagging in the area of citizen e-participation in urban governance. This chapter provides an overview of the scope of CiRM functionality, with particular regard to the CRM origins and CiRM extensibilities, to develop a broader perspective of CiRM’s capacity for addressing e-participation. Developing this perspective further, theoretical and methodological approaches to e-participation are presented and evaluated in four categories: generic CiRM participation models, e-government CiRM, democratic CiRM, and strategic CiRM. Further research opportunities are highlighted within the context of emerging organizational, technological, and societal trends.

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 enseignants0,865
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,004
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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