IT value creation in public sector: how IT-enabled capabilities mitigate tradeoffs in public organisations
Notice bibliographique
Résumé
Governments today are striving to improve services in the public sector through digital transformation programs but face tremendous pressures from multiple fronts (economy, national security, healthcare, education, etc.). Even when worldwide enterprise IT spending for the government and education markets has been increasing and is expected to surpass $652 billion in 2023 to cater to such transformation programs, 80% of the government transformation efforts failed to achieve expected results. A plausible reason for this lacklustre performance could be the presence of tradeoffs or conflicts that is particularly salient in public organisations. To better understand the mechanisms by which IT enables or inhibits capabilities of the public organisations in attaining public value, we adopt a conflict resolution lens to study how information technology (IT) enabled capabilities to mitigate these tradeoffs. Using a dataset collected from public organisations in a European country unreeling from a financial crisis, we examine the processes by which IT enables public organisations to manage the tradeoffs arising from conflicting value-based goals. We identify three mitigation strategies facilitated via IT-enabled organisational capabilities – bias, tunnelling and hybridisation. This paper contributes to the understanding of how IT mitigates value-based tradeoffs in public organisations to achieve public value.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».