Requirements and Standards of Electronic Governance and Their Relationship to Institutional Performance in Libyan Universities: Case Study of Fezzan University
Notice bibliographique
Résumé
This study is directed to detect the requirements and standards of e-governance and their association with enhancing institutional performance from the faculty members at Fezzan University, in the context of hasty transformations affecting higher education institutions. The study implemented a descriptive-analytical approach, and data were collected through an electronic questionnaire distributed to a sample of faculty members, yielding 100 valid responses for analysis.The statistical analysis showed a strong and positive statistically significant relationship between the accessibility of e-governance requirements and standards and the enhancement of institutional performance at Fezzan University. The Spearman association coefficient between the total e-governance requirements and standards and institutional performance was 0.760, with a significant level of p = .000.The outcomes indicated that the highest-rated aspects of e-governance application at Fezzan University were adherence to ethical standards for the use of digital data and transparency in issuing administrative verdicts and information. Additionally, statistically significant differences were observed in faculty members’ evaluations of e-governance standards based on age and years of experience. Furthermore, significant differences were found in evaluations of institutional act according to gender and age.The study suggests continuous updating and looking after electronic systems to meet cybersecurity requirements and data protection standards. It also emphasized the importance of reinforcing the values of transparency, accountability, participation, and fairness in university processes. Moreover, the study proposes organizing constant training programs for staff and faculty members to enhance digital skills and understanding of e-governance practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».