Implementing New Technologies to Reduce Operating Costs in the City of Palo Alto: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
The most recent recession has left government agencies in California looking for creative ways to maximize their budgets. There are several fiscal challenges that have contributed greatly to this significant downturn. Proposition 13 in the late 1970's limited local government's ability to increase property taxes, State takeaway of property taxes, the escalating cost of pension and health care benefits and growing need to fix aging infrastructure. It is not uncommon to hear about public agencies cutting resources and staff to stay within budget leaving executive managers the task of recreating their business processes to maintain similar levels of services that their communities are accustomed to receiving.\nThe City of Palo Alto is no exception; it is difficult to continue providing similar levels of service when revenues are not keeping up with expenditures. This paper will discuss potential opportunities for the City of Palo Alto to realize efficiencies in utilities payment processing by comparing other public agencies including their use of technological tools and the contracting out of payment processing services. The process will include conducting a survey of other public sector agencies to determine if they process payments in-house or outsource, measuring the number of utilities and volume processed, staffing levels, and identifying efficiencies experienced. The research will also include interviews with Revenue Collections staff to obtain their observations and ideas on adding efficiencies or tools to assist in the process. The research will include a financial analysis including reviewing prior year program expenses and estimated future costs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».