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Enregistrement W2604189835 · doi:10.1177/0275074017700722

Managing Collaborative Effort: How Simmelian Ties Advance Public Sector Networks

2017· article· en· W2604189835 sur OpenAlexaboutno aff
Robin H. Lemaire, Keith G. Provan

Notice bibliographique

RevueThe American Review of Public Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsEliteInterpersonal tiesStrong tiesWork (physics)Focus groupFocus (optics)Social network analysisKnowledge managementSociologyBusinessPolitical sciencePsychologyMarketingSocial psychologyComputer scienceEngineeringPoliticsSocial capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research reported here is a structural analysis of the significance of ties to network leaders in securing the essential effort necessary to whole, goal-directed network functioning. Drawing on the work of Chester Barnard, we focus on one of Barnard’s three functions of the executive, securing essential effort and then examine the importance of certain network ties for securing effort in a goal-directed network. We specifically focus on Simmelian or mutual third-party ties to network leaders and the conditions under which those Simmelian ties are of greater significance for securing effort. Our study examines the Southern Alberta Child and Youth Network (SACYHN), a multisector publicly funded network that worked to facilitate interorganizational connections to improve child and youth health and well-being. Data were collected via an organizational questionnaire and elite interviews and were analyzed using Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure (MRQAP). Implications are discussed for network management and leadership, for both theory and practice, focusing especially on the role of ties to network leaders in facilitating connections among member organizations working in different domains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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