MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3014145769 · doi:10.5430/ijba.v11n2p57

Business Organization as Public Partner of Community: A Social Vision of the Organization Through the Public Engagement

2020· article· en· W3014145769 sur OpenAlexvenueno aff
Letizia Lo Presti, Giulio Maggiore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic engagementDialogical selfConstruct (python library)Public relationsPublic sectorPrivate sectorSocial engagementAntecedent (behavioral psychology)Perspective (graphical)SociologyPublicsCommunity engagementPolitical scienceSocial psychologyPsychologyPoliticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of private organizations for social and economic development has been a motivating factor for understanding the role of public engagement as a lever of competitive advantage.In recent years the public engagement construct was defined and conceptualized differently in public sector. Instead, few papers have analysed the implications of public engagement for private sector. The difficulty to contextualize and conceptualise correctly public engagement for the private sector is liable for the lack of a thorough description of its antecedent factors and main definitions.This research uses a Systematic Literature Review as research method and analyses 21 papers published in the main journals of management. The study found that public engagement and community engagement are the main conceptual approaches used to explain the engagement of private sector with their publics. Social and dialogical dimensions of communication are factors influencing the engagement of the publics in the private sector. This research aims to study public engagement in a management perspective and advance the understanding of this construct also in private organizations.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0100,035
Communication savante0,0260,021
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Business AdministrationMême sujetKnowledge Management and SharingTravaux en français237 207