Factors and their relationships in measuring the progress of open government
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the main factors influencing government openness, develop a global government openness index (GGOI) for assessing the progress of government openness and investigate how the factors contribute to the advancement of open government by individual countries and country groups by income. Design/methodology/approach This study identifies the four factors and adopts them into four variables for making GGOI: accountability (ACC), citizen participation and freedom (CPF), transparency (TRA) and information and communication technology (ICT). To calculate GGOI, panel data for 134 countries from 2006 to 2015 were used. Findings GGOI scores constantly improved with an annual growth rate of 2.09 percent. Countries with high ACC values tend to have high TRA scores, resulting in high GGOI scores. While the differences in ACC and TRA were steady over the period, ICT increased the most in all groups. To boost ICT performance as a channel to support other variables, middle-income countries should make further effort for citizens to use ICT capabilities toward enhancing the levels of CPF and TRA. Research limitations/implications This study presents a global picture of the advancement of open government and provides insights into specific areas that can be diagonalized. Practical implications The GGOI could be used as a useful assessment tool to measure the progress of government openness in countries and implement policies and action plans for improving government openness. Originality/value The GGOI covers the areas related to legal, administrative, participatory and technological factors and provides the factors’ inter-relationships for the composition of GGOI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».