Invisible actors: Understanding the micro‐activities of public sector employees in the development of public–private partnerships in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public–private partnerships (P3s) have continued to grow in importance both as an alternative infrastructure delivery model and a management practice in many jurisdictions and across institutional contexts. This study draws on the institutional work perspective to investigate the nature and form of micro‐activities that interact to cement a policy through the examination of the implementation of P3s as a management practice. The study advances our understanding of how the micro‐activities of governmental agents and actors affect the development, codification, and support structures of P3s. We adopt a multi‐location, field‐based case approach and a diversified institutional setting presented by P3‐adopting regions in the United States. We deploy an institutional work perspective to identify the micro‐activities that are undertaken as part of the P3 routinisation and acceptance process. Following Perkmann and Spicer's classification, and consistent with the concept of institutional work (Lawrence & Suddaby), we find that the ordinary day‐to‐day micro‐activities undertaken by government employees, categorised as political work , technical work , and cultural work , are structurally, strategically, and intentionally deployed to achieve the successful implementation of P3s. In addition, we uncover a complementary managerial micro‐activity undertaken alongside institutional work, what we term organisational restructuring , as part of the composite of activities that facilitate a successful P3 implementation. We suggest that the nature, extent, and impact of ordinary government employee micro‐activities on the implementation and acceptance of P3s deserve further empirical inquiry.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle