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Enregistrement W2805443161 · doi:10.5539/jpl.v11n2p88

An Empirical Survey on Factors Affecting Citizens’ Trust in Public Institutions in the Eastern Province of Sri Lanka

2018· article· en· W2805443161 sur OpenAlexvenueno aff
A. Rameez, M. A. M. Fowsar

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecentralizationSri lankaFocus groupGovernment (linguistics)DemocracyPoliticsCorporate governancePolitical sciencePublic institutionPublic relationsPublic administrationSurvey data collectionEconomic growthSocioeconomicsBusinessSociologyMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although Sri Lanka made attempts to adopt policies of decentralization and democratic governance to enhance citizens’ trust, the efforts had yielded very little success. As such, this study attempts to assess the level of citizens’ trust in public institutions in the eastern province of Sri Lanka and explores the factors contributing to the decline of citizens’ trust in public institutions. Both qualitative and quantitative methods consisting of questionnaire survey, in-depth-interview and focus group discussion as data collection techniques were employed in this study. Overall, it was found that the people have little trust in the public institutions due to lack of awareness, discrimination in terms of ethnicity, undue delay, lack of modern facilities and political influence. Thus, it is paramount on the part of government to address these challenges to restore the trust among the citizens on these public institutions.

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)0,001
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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