Assessing the Effectiveness of e-Government and e-Governance in South Africa: During National Lockdown 2020
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to assess the effectiveness of e-Government and e-Governance service during the national lockdown in South Africa. The focus of this article is on e-Health, e-Education and e-Municipal Services delivery, as these are the most sought-after e-Services during the national lockdown caused by COVID-19 (coronavirus) pandemic in 2020. Education, health, and municipal services are some of the core functions that could not be paused during the lockdown due to their importance. The methodology used in this research is mainly qualitative. Unobtrusive research techniques based on documentary and theoretical analysis will be applied to assess the state and use of e-Government and e-Governance within the public sector during the national lockdown in South Africa. The findings of this article suggest that government failed to achieve its objective of building an inclusive Information and Communication Technologies (ICTs) infrastructure in South Africa. Even though steps have been taken by the government to provide free access to basic e-Services, network coverage, and ICT infrastructures, poverty and inequality remain the major challenges in rural areas. The findings of this research suggest that the South African government needs to build ICT infrastructures in rural areas and to provide citizens with training on how to utilise ICT infrastructures in order to reduce the gap between rural and urban areas.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».