Constructing and Optimizing an Evaluation Model for the Implementation of Electronic Voting: An Indonesian Case Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
In 2024, Indonesia is poised to conduct a significant national event -the simultaneous general election for both presidential and local leadership positions.Historically, manual voting has been the method of choice since the inaugural election in 1955.However, as Indonesia prepares for future electoral exercises, the potential adoption of electronic voting systems is a consideration that merits comprehensive investigation, given the nation's expansive geographical spread and substantial population, which presents considerable challenges in executing any election.Despite several countries previously implementing electronic voting systems in their general elections, these cases have often culminated in failure, primarily due to concerns surrounding data security, public trust, and technological preparedness.This study, employing the structural equation modelling-partial least squares (SEM-PLS) approach, endeavors to evaluate the multifarious factors that could influence the successful deployment of an electronic voting system in Indonesia.The findings reveal that dimensions such as trust in government, technology, and electoral commissions; technological infrastructure; human resources; and constitutional readiness all significantly contribute to the potential success of electronic voting system implementation.These results are anticipated not only to inform the development and application of electronic voting in Indonesia, but also to provide a foundational platform for future research efforts dedicated to constructing a robust and effective electronic voting framework.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle