Digital Transformation in the EU
Notice bibliographique
Résumé
Presented at the 2nd Annual Digital in Government Conference - Ottawa (CA) - June 2021 Planning and organising a digital transformation within the EU, at governmental level, is challenging for a wide range or reasons: some are specific to the EU whereas the others are inherent traits of any digital transformation initiative. After a brief characterisation of the EU environment, and more specifically the Council of the European Union, the speaker will share his experiences on three major recent digital transformation initiatives where he is (or has been) directly involved, as programme manager, architect or digital transformation officer: •The ‘Council decision making Programme’ (CODEMAP), aiming at enhancing decision making within the Council of the EU; •The ‘Information and Knowledge management’ (IKM-) Programme, aiming at improving the user experience of the EU Member States delegates and the staff of the General Secretariat of the Council, while exchanging information and sharing knowledge on EU policy matters. •The “e-Justice” initiative aiming at promoting the digitalisation of the justice within the EU, along with the ‘e-CODEX’ programme that is the backbone network connecting the EU Member States and EU judiciary players and supporting the exchange of data on civil or criminal matters. The speaker will also briefly evoke the EU initiatives (‘Connecting Europe Facility’, ‘Digital Europe’, and the ‘Recovery and Resilience Facility’ recently adopted as a recovery plan for the EU) along with the EU laws (e.g. the General Data Protection Regulation, the Council Security regulation, the Open data directive or the ‘Digital agenda for Europe’) insofar as all these plans and pieces of legislation have (or will have) a huge impact on the digital transformations initiated at governmental level within the EU.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».