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Enregistrement W3037601418 · doi:10.5817/cz.muni.p210-9610-2020-19

Inovačné aktivity a ich význam v miestnej samospráve

2020· article· en· W3037601418 sur OpenAlexaboutno aff
Michal Cifranič, Maroš Valach

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHungarian Social, Economic and Educational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessInterviewGovernment (linguistics)Context (archaeology)Competition (biology)Order (exchange)Modernization theoryProcess (computing)Knowledge managementQuarter (Canadian coin)Local governmentPublic relationsProcess managementMarketingComputer sciencePolitical scienceFinanceEconomic growthPublic administrationEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovations are also an integral part of local self-government. If the self-government wants to keep up with growing claims of the citizens, or with very quick modernization of competition, it has to outlay the necessary effort to modernize itself and its offered services. The aim of the paper is to identify and analyse the innovative activities of the city of Košice and its quarter Košice - Staré Mesto with a focus on evaluating the innovation environment, identifying implemented innovations, evaluating the financing of innovations as well as the institutional context of their creation. Both primary and secondary data were used to identify and evaluate innovation activities. In order to obtain empirical data was used the interviewing method supported by the structured interview. The municipality perceives the need for innovations in order to increase the efficiency of ongoing processes within its organizational structures, which will enable citizens to provide better services. It also considers it necessary to increase the share of funding to support introducing innovations. So far, most resources have been focused on process and organizational innovations, many of which have been created by the Office's employees, which can be considered as original.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,226 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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