Revolution of South African public procurement in the Industry 4.0 era
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
Background: Public procurement in South Africa is challenged by conventional methods that pave the way for human interference resulting in fraud and corruption, delays, unaccountability and poor performance of the value chain in the procurement process. Objectives: This study aimed to investigate the Industry 4.0 capabilities for public procurement improvement. To address the challenges presented by the traditional manual procurement systems, the study embarked on a transformative journey by identifying the prospects and benefits of Industry 4.0 technologies in public procurement in South Africa, and the significance and application thereof. Method: The study followed a six-step qualitative research methodology of content and thematic analysis which facilitated an understanding of the procurement process in South Africa and how it can be automated using Industry 4.0 technologies. Results: The study revealed that Industry 4.0 technologies are crucial as they present digitalisation opportunities through platforms such as e-design, e-inform, e-sourcing, e-evaluation and e-contract. The platform will improve the process, encourage legislation compliance and achieve its goals as outlined in the constitution and Public Finance Management Act of 1996. Conclusion: Implementing digital procurement will assist the government in achieving its policy requirements of value for money, open and effective competition, ethics and fair dealings, accountability and reporting, and equity. The technologies represent a strategic response to the challenges facing public procurement. Contribution: The study contributed to the body of knowledge by presenting the prospects and benefits of Industry 4.0 technologies. In addition, it highlighted the significance and application to the South African public sector.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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