To what extend do governments effectively use social media? Understanding government and user interactions on immigration agencies' social media
Notice bibliographique
Résumé
Since 2011, Canada like many other countries, has been formally using social media as part of its open government policy. In the past few years, many federal and provincial departments and agencies in Canada have invested significant resources in social media initiatives and begun to build up their presence on social media platforms. This research examines if the use of social media makes a difference and adds value in public service delivery. The study focuses on immigration agencies in Canada – the federal government’s Immigration, Refugees and Citizenship Canada (IRCC) and the Province of Ontario’s Ministry of Citizenship and Immigration (MCI) – and comparison with Australia and New Zealand as two other jurisdictions using social media in immigration related matters. It is aimed at capturing and analysing the perspectives of both public servants and users of government social media, therefore, filling existing gaps in the literature related to how government immigration agencies are using social media and how that use relates to social media users’ expectations and needs. The methodology used in this study includes qualitative methods: document analysis, content analysis and semi-structured interviews. Content analysis of social media data is supplemented by analysis of government documents and interview data offering insights into the meaning of effective use of social media for government and social media users. Using existing secondary sources from the scholarly and practitioner literature, the study also defines and examines effective use of social media by government and includes recommendations for practitioners. Findings of this study add value to existing scholarship on public policy and administration and for policy makers and public servants responsible for the use of social media in government to improve existing policy and public service delivery.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».