MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205111215 · doi:10.1186/s41072-021-00103-4

Transparency in port governance: setting a research agenda

2022· article· en· W4205111215 sur OpenAlexaff
Mary R. Brooks, Geraldine Knatz, Athanasios A. Pallis, Gordon Wilmsmeier

Notice bibliographique

RevueJournal of Shipping and Trade · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Port (circuit theory)MandateCorporate governanceConsistency (knowledge bases)Latin AmericansAccountingBusinessExploratory researchPublic relationsPolitical scienceSociologyLawEngineeringComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the concept of transparency as practiced (or not) in ports. It explores the availability of information to the general public and port stakeholders through the ports’ most public face—its website, studying public ports in North America, Europe, and Latin America and the Caribbean. This exploratory research centred on identifying the parameters that would be useful for the general public to have sufficient information to monitor, review and in many cases, participate in the decision-making processes carried out by the port authority, irrespective of whether or not laws mandate such disclosure. Fifty-one items were identified for the examination of each port’s website, focusing primarily on four major categories: decision-making governance, port communications and accessibility, transparency in reporting and in port operational activities. Using nine items as proxies for the 51, the research reveals uneven levels of port transparency both regionally and by governance model. The study reveals a need for increasing and differentiating the existing levels and standards of transparency in the governance of the port industry, and for greater consistency between ports within and across regions. The study concludes with a research agenda for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Shipping and TradeMême sujetMaritime Ports and LogisticsTravaux en français237 207