Research trend on accountability and government performance: A bibliometric analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Research aims: This research aims to analyze the trends, map the conceptual structure, and present the picture of research direction on accountability and government performance topics.Design/Methodology/Approach: A bibliometric analysis was used to obtain a structured overview and the research trend on accountability and government performance domains. The authors used the Scopus database from 1983 to 2022 and got 214 published documents, which were then analyzed with VOSviewer software and “Scopus Analyze Search Results.”Research findings: This study uncovered a significant increasing trend in the number of publications on accountability and government performance research, from two documents in 1985 to eighteen documents in 2022. The USA is the most productive country publishing on accountability and government performance research, followed by the United Kingdom, Indonesia, China, Australia, Canada, Germany, Netherlands, Spain, and Italy. The keywords that can be used for further research related to accountability and government performance are e-government, transparency, local government, governance approach, performance management, and corruption.Theoretical contribution/Originality: Based on the best of the authors’ knowledge, this is the first paper that analyses the research trend on accountability and government performance with the use of bibliometric analysis. In addition, for exploring and analyzing large volumes of scientific research, the use of bibliometric analysis is a popular and rigorous method.Practitioner/Policy implication: The use of bibliometric analysis is essential to identify research gaps and look for themes or terms and become a potential direction to explore the relationship of each term.
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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 | 0,018 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,132 | 0,219 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».