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Enregistrement W4401024008 · doi:10.3917/risa.902.0299

Comment l’attention des pouvoirs publics affecte-t-elle les performances de l’administration en ligne ? Le rôle de l’allocation des ressources et de la collaboration public-privé

2024· article· fr· W4401024008 sur OpenAlexaff
Taiting Pan, Bo Fan

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePublicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que les gouvernements investissent continuellement dans la construction de l’administration en ligne (ou gouvernement électronique, e-gouvernement), les performances varient en la matière. Cette étude vise à examiner la mesure dans laquelle l’attention des pouvoirs publics influence les performances de l’administration en ligne par le biais de l’effet médiateur de l’allocation des ressources et de l’effet modérateur de la collaboration public-privé. L’analyse de données de panel provenant de 333 administrations préfectorales en Chine confirme que l’attention des pouvoirs publics peut accroître les performances de l’administration en ligne, mais que l’ampleur de l’effet diminue en raison du rôle médiateur des ressources financières et humaines. En outre, une plus grande collaboration entre les secteurs public et privé affaiblit l’effet positif des ressources gouvernementales sur les performances de l’administration en ligne et de l’attention des pouvoirs publics sur les performances de l’administration en ligne. Remarques à l’intention des praticiens Cet article peut aider les praticiens à reconnaître l’importance de l’attention des pouvoirs publics dans l’orientation de la mise en œuvre de l’administration en ligne en vérifiant le lien entre l’attention des pouvoirs publics, l’allocation des ressources et les performances de l’administration en ligne. En outre, cette étude fournit également quelques suggestions aux praticiens qui cherchent à collaborer avec des organisations privées en confirmant le rôle négatif de la collaboration public-privé entre les ressources gouvernementales et les performances de l’administration en ligne.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2024
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