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Enregistrement W4411374042 · doi:10.3126/ujis.v1i1.80306

Effectiveness of Nepal’s E-Government Service Delivery: A Case of Department of Passport (DoP)

2024· article· en· W4411374042 sur OpenAlexaff
Shyan Kirat

Notice bibliographique

RevueUnited Journal of Interdisciplinary Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService delivery frameworkGovernment (linguistics)E-GovernmentBusinessService (business)Political scienceMarketingInformation and Communications TechnologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic situation made governments and citizens take part in the use of technology to render services. The use of technology has revitalized and revolutionized public administration in many countries. All technology-driven services delivery also enhanced the trust of citizens towards the e-government systems. Also, the Government of Nepal (GoN) is moving towards the system of online service rather than service through physical presence because the pandemic situations forced to adopt online platforms for requesting public services. At the same time, the engagement on online activities increased during the pandemic for communication and other service-related activities. ‘Passport’ is an essential document issued by the government of residence required to travel other countries. In order to get a passport an applicant submits the filled-up form to the Department of Passport (DoP) with verified information through District Administration Office (DAO). In Nepal for a quick processing of the passport, the applicants can visit DoP and do the processing from there too. The information verification of the applicants is a sensitive and lengthy process in Nepal, and it is a paper-based. The DoP has an online pre-enrollment system that facilitates passport application processing. We assume that the introduction of technology improves service delivery. In this paper, the online pre-enrollment system of DoP is analyzed using E-Government Maturity Models (E-GovMM), and SWOT analysis. The views of the officials from DoP on the use of the system is collected through a purposive survey. Our findings from the study showed that the maturity level of the pre-enrollment system is in alignment with the maturity model, and the online pre-enrollment system implementation in the DoP has improved the traditional passport processing process. The pandemic situations also highlighted the need of online systems so that the social distancing could be practiced avoiding the spread of virus. Such pandemic situations can be more pressing and frequent in upcoming time. The maturity of the existing systems is necessary for which government should upgrade policy, human resources and technology. There has to be collaboration among various government agencies to provide single window online service delivery, which can be a sustainable solution to provide public service delivery in any disruptive situation. The government should embrace the concept of system thinking to develop whole of a government through collaborative effort in improving the public service delivery though E-Government implementation.

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)0,019
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · 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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