Modelo de evaluación del comportamiento ciudadano en la Administración electrónica (eGov – CIBEM)
Bibliographic record
Abstract
El proceso de transformación tecnológica está provocando la necesidad de redirigir la gestión interna de las Administraciones públicas y sus relaciones con la ciudadanía, atendiendo en todo caso a los principios de seguridad, interoperabilidad y accesibilidad a nivel global, donde la verdadera calidad de las Administraciones públicas radica en la gestión del conocimiento para la mejora de los servicios electrónicos y en la alfabetización de la ciudadanía para hacer un buen uso de ellos. En este trabajo se describe un método basado en modelos integradores y una encuesta realizada a 630 ciudadanos/as, que ha servido para identificar el grado de conocimiento, percepción y uso que la ciudadanía tiene de la Administración electrónica frente a la tramitación de un proceso administrativo por medios electrónicos. Los datos se analizan mediante el método de análisis de correlación para establecer relaciones entre variables, aplicando el coeficiente de correlación Chi-cuadrado de Pearson y el análisis de estadísticos descriptivos. El modelo proporciona mecanismos de ajuste para mejorar su alineación con las directivas nacionales e internacionales sobre Administración electrónica y gobierno electrónico. ARK CAICYT: http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s18511740/bn39nlt06
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".