Symbolisation de la technologie : le mécanisme politique d’adoption et de mise en œuvre de l’e-gouvernement local
Bibliographic record
Abstract
Comment se fait-il que certains projets locaux d’e-gouvernement ont démarré en fanfare mais se sont terminés par un gémissement ? La présente étude utilise l’étude de cas d’un système d’autorisation administrative en ligne à Jiangmen, en Chine, pour explorer le mécanisme politique à l’origine de l’adoption et de la mise en œuvre de projets locaux d’e-gouvernement. Nous proposons un cadre d’analyse de l’adoption et de la mise en œuvre des projets d’e-gouvernement qui englobe trois aspects : l’environnement (institutions politiques), le processus (perceptions de la technologie de l’information, relations de pouvoir et interaction stratégique) et les performances. L’environnement politique façonne la manière dont les gens perçoivent les technologies de l’information et crée des motivations et des contraintes pour les parties prenantes concernées. Les parties prenantes choisissent différentes stratégies et actions en fonction de leurs positions dans la structure du pouvoir, ce qui finalement influence la performance du projet. Dans cette étude, en raison de la motivation des dirigeants des gouvernements locaux à rechercher des réalisations politiques et des réponses stratégiques des agences subordonnées dans le système politique chinois, le système en ligne s’est finalement transformé en un outil symbolique qui a très peu contribué à améliorer les performances du gouvernement. Remarques à l’intention des praticiens Nous proposons un cadre pour analyser l’adoption et la mise en œuvre des projets d’e-gouvernement qui englobe trois aspects : l’environnement (institutions politiques), le processus (perceptions de la technologie de l’information, relations de pouvoir et interaction stratégique) et les performances. Nous mettons en évidence un concept – la symbolisation de la technologie – en explorant les manières dont l’e-gouvernement peut servir d’outil de promotion pour les élus locaux. Avec l’avènement des nouvelles générations de technologies de l’information, les praticiens de l’e-gouvernement ne peuvent ignorer l’environnement politique et l’impact des institutions politiques sur la mise en œuvre des technologies de l’information.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".