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Enregistrement W4297184203 · doi:10.1177/1087724x221128805

Determinants of Effective Information Sharing in Publicly Funded Infrastructure Projects: A Scoping Review

2022· review· en· W4297184203 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePublic Works Management & Policy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessInformation sharingIncentiveKnowledge managementInformation infrastructureInclusion (mineral)Process managementInformation systemComputer scienceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using qualitative (content) analysis, we provide a framework highlighting the determinants of effective inter-organization information sharing in developing infrastructure projects. We examined the determinants of effective inter-organization information sharing in publicly funded physical infrastructure projects, focusing mainly on health, education, and transportation projects. The literature search identified 2,330 citations. A review of these abstracts led to the retrieval of 86 full-text articles, of which 40 met the inclusion criteria. Coordination and collaboration were identified as two of the most important inter-organization processes required for the successful development of transportation, health, and education infrastructure projects. These two processes are enabled by several elements of inter-organization information sharing such as human resources and expertise; incentives and rewards; and effective contract management and record-keeping. Our review also demonstrated that for organizations to effectively implement the determinants of inter-organization information sharing, they must first ensure they form effective interpersonal and intra-organization information sharing.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,333 · 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