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Enregistrement W2516890077 · doi:10.5539/ass.v12n9p77

Evaluating the Performance of Municipality in Terms of Good Urban Governance (Case Study: District 1 and 3 of Zahedan City)

2016· article· en· W2516890077 sur OpenAlexvenueno aff
Seyed Moslem Seyedalhosseini

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability, Governance, and Employment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityTransparency (behavior)Corporate governanceGood governancePopulationUrban districtTest (biology)DemocracyBusinessSocioeconomicsGeographyPolitical scienceMedicineSociologyEnvironmental healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Good urban governance is one of the aspects of urban management that has recently caught the attention of western countries and societies. In fact, there are no other options for management and administration of cities except for paving the way for the development of democracy. In this regard, a new form of governance called good urban governance has been found. Therefore, the objective of the present study was to evaluate the performance of urban management using the approach of good urban governance in Zahedan city. To achieve this, the present study was conducted using analytical-descriptive and field-survey methods. Furthermore, the study population of this research included district 1 and 2 residents of Zahedan city. 200 of them were selected using Cochran’s method and questionnaires were distributed among them using simple random method. In order to evaluate urban management in the studied regions, five good urban governance indicators including transparency, participation, accountability, lawfulness, and effectiveness were used. The results of Mann-Whitney test indicated the better condition of district 1 in two aspects of accountability and lawfulness compared to district 3. In addition, t-test results showed that the aspect of effectiveness has the best condition with a mean of 3.21 and the aspect of participation has an unfavorable condition compared to other aspects with a mean of 2.58.</p>

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,326 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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