New Models of Collaboration - A Guide for Managers
Notice bibliographique
Résumé
Governments around the world are attempting to improve public services through the use of advanced information technology. Increasingly these efforts rely on cross-boundary collaboration among government agencies, the private sector, and non-profit organizations. This guide focuses on the key elements of these new working arrangements of particular importance to the people who will design and manage them. It is based on the two-year multinational study New Models of Collaboration for Delivering Public Services conducted in a partnership among the Centre Francophone d'Informatisation des Organisations (CEFRIO), in Quebec, the Center for Technology in Government in the US, and the Cellule Interfacultaire de Technology Assessment (CITA) in Belgium. In the last decade, both industrialized and developing countries have been seeking new organizational models involving collaboration across-government or public-private partnerships. The defining characteristic of these endeavors is the voluntary combination of separate organizations into a coherent service delivery system supported by advanced information technologies. The rapid evolution of these technologies has created important new opportunities for governments to redesign services through creative relationships with other organizations. This guide is based on a multinational research project designed to understand how these collaborations work. It involved a network of field researchers in Canada, the US and Europe who studied more than a dozen collaborations and uncovered critical success factors and lessons learned about these new organizational forms are designed, managed, and perform. Twelve of the case studies are presented in this guide, along with discussions of four key management issues, and summaries of conference presentations and other research results.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».