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Enregistrement W4211248739 · doi:10.14217/9781848591585-en

e-Governance in Small States

2013· book· en· W4211248739 sur OpenAlexfundno aff
Anthony Ming, Omer A. Awan, Naveed Somani, Maryam Amin, Katherine Kirkby, Omer Mr

Notice bibliographique

RevueCommonwealth Secretariat eBooks · 2013
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyChina Scholarship CouncilMalta Council for Science and TechnologyUniversity of BirminghamIqra UniversityGovernment of OntarioUnited Nations Educational, Scientific and Cultural OrganizationWorld Bank Group
Mots-clésGovernment (linguistics)Corporate governanceDeveloping countryDemocracyPosition (finance)BusinessAction planPlan (archaeology)Political scienceAction (physics)ICTSPublic administrationPublic relationsEconomic growthInformation and Communications TechnologyEconomicsPoliticsManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ICTs can create digital pathways between citizens and governments that are affordable, accessible and widespread. This offers the opportunity for developing small states to leapfrog generations of technology when seeking to enhance governance or to deepen democracy through promoting the participation of citizens in processes that affect their lives and welfare. For small developing countries, especially those in the early stages of building an e-Government infrastructure, it is vital that they understand their position in terms of their e-readiness, reflect upon the intrinsic components of an e-Governance action plan, and draw lessons from the success and failures of the various e-Government initiatives undertaken by other countries, developed or developing. This book aims to strengthen the understanding of policy-makers by outlining the conditions and processes involved in planning and execution of e-Government projects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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