The Successful Implementation of O. Reg. 588/17: Organizational Factors that Contribute to the Success of Asset Management Planning for Municipal Infrastructure in Small Ontario Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
Asset management planning in Ontario has evolved since the early 2000s and Ontario Regulation 588/17: Asset Management Planning for Municipal Infrastructure came into effect on January 1, 2019. The requirements of the regulation are different for small municipalities, being those having a population of less than 25,000, than for large municipalities. The burden of undertaking large-scale change initiatives, specifically those that are externally initiated, can be especially difficult for small municipalities that often lack the resources and specialized staff to address these changes. This paper explores the organizational factors that contribute to the success of local government asset management planning activities in small municipalities. A review of asset management and change management literature determines the elements that contribute to successful change management in public organizations undertaking asset management programs. Central to this is review is a change management framework consisting of the eight factors necessary for successful change in public organizations that was developed by Fernandez and Rainey in 2006. Through this research, the framework is adjusted to remove extraneous factors and add factors central to the asset management literature. The factors found to contribute to the successful delivery of asset management programs in small municipalities are as follows: Factor 1 – Provide and Implement a Plan Factor 2 – Ensure Top Management Support and Commitment Factor 3 – Use Evidence-Based Decision-Making\t Factor 4 – Institutionalize Change Factor 5 – Provide Resources and Pursue Comprehensive Change Factor 6 – Build Internal Support by Communicating Strategically The applicability of these six factors is then validated through a longitudinal comparison case study. The case study demonstrates how Loyalist Township, a small municipality in southeastern Ontario, has employed these methods to contribute to the success of its asset management planning over a 10-year period, from 2009 to 2019.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».