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Enregistrement W2802804965 · doi:10.5539/cis.v11n2p40

Factors Influencing Interoperability Level Required for the Implementation of T-Government in Saudi Arabia

2018· article· en· W2802804965 sur OpenAlexvenueno aff
Sameer Alshetewi, Fahad Alturise, Faten Khalid Karim

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityKnowledge managementTransformational leadershipOpen governmentGovernment (linguistics)Corporate governanceInformation and Communications TechnologyBusinessComputer sciencePublic relationsProcess managementWorld Wide WebPolitical scienceOpen data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governments around the world have invested significant sums of money on Information and Communication Technology (ICT) to improve the efficiency and effectiveness of services being provided to their citizens. However, they have not achieved the desired results because of the lack of interoperability between different government entities. Therefore, many governments have started shifting away from the original concept of e-Government towards a much more transformational approach that encompasses the entire relationship between different government departments and users of public services, which can be termed as transformational government (t-Government). This implementation of t-Government requires a high level of interoperability between government organisations. In this paper, a model is proposed to explore and investigates the key factors that influence interoperability required for the implementation of t-Government in Saudi Arabian context from four key areas, namely, organisational, technological, political and social using institutional theory as a lens. This model was developed comprising the effect of six main constructs: technological compatibility, organizational compatibility, governance readiness, citizen centricity and e-Government program on interoperability required for the implementation of t-Government. The model factors, relationships, and hypotheses stemmed from the literature on Information Sharing, Information Integration, G2G, interoperability and t-Government models.The results show that technological compatibility, organizational compatibility, and governance readiness have a positive impact on the interoperability required for the implementation of t-Government in this particular context. Unexpectedly, it indicates that citizen centricity has negative impact on the interoperability required for the implementation of t-Government. It also shows that there is a direct and positive impact from e-Government program (Yesser) to technological compatibility and governance readiness. Moreover, it shows that there is a direct and positive impact from citizen centricity to e-Government program (Yesser). Unexpectedly, the results indicate that e-Government program (Yesser) has no impact on the interoperability required for the implementation of t-Government. It also indicates that the e-Government program (Yesser) doesn’t affect organizational compatibility.This paper provides a model for creating interoperability between government organisations to help e-Government officials and policy makers to identify the key factors that can affect the interoperability level required for the implementation of t-Government, and examines how these issues could be treated in practice. It also provides a guideline to researchers with regard to the impact of these identified factors on interoperability required for t-Government implementation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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