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Enregistrement W4360777604 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.1.002

Digital government, institutional development and public higher education

2023· article· en· W4360777604 sur OpenAlexvenueno aff
Roberto Líder Churampi-Cangalaya, Miguel Fernando Inga-Ávila, Francisca Huamán-Pérez, Anieval Cirilo Peña-Rojas, Jacqueline Juanita Churampi-Cangalaya, Jesús Ulloa-Ninahuamán

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEducational and Organizational Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceGovernment (linguistics)Sample (material)Value (mathematics)E-GovernmentStructural equation modelingBusinessHigher educationE-governancePublic administrationPublic valuePolitical sciencePublic relationsSociologyInformation and Communications TechnologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital governance, institutional development and public higher education in Huancayo-Perú in the new situation where remote activities are prioritized, the use of information technologies has increased in the different activities of organizations, allowing them to provide adequate services in an efficient way. The research seeks to establish the relationship between digital governance and institutional development in public higher education in Huancayo - Perú. Basic research with a quantitative approach and correlational level with a sample of 828 people made up of teaching staff, administrative staff and students who interact with the administrative activities of the UNCP. The data analysis and modeling was performed through structural equations based on PLS. As a result of the research, a value of 0.815 was obtained in Spearman's Rho and a significance level of .000, which indicates a high positive relationship, also the general hypothesis that establishes that there is a significant relationship between digital governance and institutional development is accepted.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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