Publikation:

Implementing AI in the public sector

Lade...
Vorschaubild

Dateien

Zu diesem Dokument gibt es keine Dateien.

Datum

2023

Autor:innen

Dickinson, Helen
Stenvall, Jari
Gasco, Mila

Herausgeber:innen

Kontakt

ISSN der Zeitschrift

Electronic ISSN

ISBN

Bibliografische Daten

Verlag

Schriftenreihe

Auflagebezeichnung

URI (zitierfähiger Link)
ArXiv-ID

Internationale Patentnummer

Angaben zur Forschungsförderung

Projekt

Open Access-Veröffentlichung
Open Access Hybrid
Core Facility der Universität Konstanz

Gesperrt bis

Titel in einer weiteren Sprache

Publikationstyp
Zeitschriftenartikel
Publikationsstatus
Published

Erschienen in

Public Management Review. Taylor & Francis. ISSN 1471-9037. eISSN 1471-9045. Verfügbar unter: doi: 10.1080/14719037.2023.2231950

Zusammenfassung

Artificial Intelligence (AI) has advanced as one of the most prominent technological innovations to push the conversation about the digital transformation of the public sector forward. This special issue focuses on actual implementation approaches or challenges that public managers are facing while they fulfil new policy that asks for the implementation of AI in public administrations. In addition to assessing the contributions of papers in this issue, we also provide a research agenda on how future research can fill some of the methodological, theoretical, and application gaps in the public management literature.

Zusammenfassung in einer weiteren Sprache

Fachgebiet (DDC)
350 öffentliche Verwaltung

Schlagwörter

Artificial intelligence (AI), implementation of technology, digital transformation

Konferenz

Rezension
undefined / . - undefined, undefined

Forschungsvorhaben

Organisationseinheiten

Zeitschriftenheft

Zugehörige Datensätze in KOPS

Zitieren

ISO 690MERGEL, Ines, Helen DICKINSON, Jari STENVALL, Mila GASCO, 2023. Implementing AI in the public sector. In: Public Management Review. Taylor & Francis. ISSN 1471-9037. eISSN 1471-9045. Verfügbar unter: doi: 10.1080/14719037.2023.2231950
BibTex
@article{Mergel2023-07-04Imple-67531,
  year={2023},
  doi={10.1080/14719037.2023.2231950},
  title={Implementing AI in the public sector},
  issn={1471-9037},
  journal={Public Management Review},
  author={Mergel, Ines and Dickinson, Helen and Stenvall, Jari and Gasco, Mila}
}
RDF
<rdf:RDF
    xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/"
    xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
    xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
    xmlns:bibo="http://purl.org/ontology/bibo/"
    xmlns:dspace="http://digital-repositories.org/ontologies/dspace/0.1.0#"
    xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"
    xmlns:void="http://rdfs.org/ns/void#"
    xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#" > 
  <rdf:Description rdf:about="https://kops.uni-konstanz.de/server/rdf/resource/123456789/67531">
    <dcterms:issued>2023-07-04</dcterms:issued>
    <dcterms:abstract>Artificial Intelligence (AI) has advanced as one of the most prominent technological innovations to push the conversation about the digital transformation of the public sector forward. This special issue focuses on actual implementation approaches or challenges that public managers are facing while they fulfil new policy that asks for the implementation of AI in public administrations. In addition to assessing the contributions of papers in this issue, we also provide a research agenda on how future research can fill some of the methodological, theoretical, and application gaps in the public management literature.</dcterms:abstract>
    <foaf:homepage rdf:resource="http://localhost:8080/"/>
    <void:sparqlEndpoint rdf:resource="http://localhost/fuseki/dspace/sparql"/>
    <dc:contributor>Mergel, Ines</dc:contributor>
    <dc:contributor>Stenvall, Jari</dc:contributor>
    <dc:language>eng</dc:language>
    <dc:creator>Dickinson, Helen</dc:creator>
    <dcterms:title>Implementing AI in the public sector</dcterms:title>
    <bibo:uri rdf:resource="https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/67531"/>
    <dc:creator>Stenvall, Jari</dc:creator>
    <dcterms:available rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime">2023-08-08T11:09:08Z</dcterms:available>
    <dc:contributor>Gasco, Mila</dc:contributor>
    <dc:creator>Mergel, Ines</dc:creator>
    <dc:contributor>Dickinson, Helen</dc:contributor>
    <dc:date rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime">2023-08-08T11:09:08Z</dc:date>
    <dc:creator>Gasco, Mila</dc:creator>
    <dcterms:isPartOf rdf:resource="https://kops.uni-konstanz.de/server/rdf/resource/123456789/42"/>
    <dspace:isPartOfCollection rdf:resource="https://kops.uni-konstanz.de/server/rdf/resource/123456789/42"/>
  </rdf:Description>
</rdf:RDF>

Interner Vermerk

xmlui.Submission.submit.DescribeStep.inputForms.label.kops_note_fromSubmitter

Kontakt
URL der Originalveröffentl.

Prüfdatum der URL

Prüfungsdatum der Dissertation

Finanzierungsart

Kommentar zur Publikation

Allianzlizenz
Corresponding Authors der Uni Konstanz vorhanden
Internationale Co-Autor:innen
Universitätsbibliographie
Ja
Begutachtet
Ja
Online First: Zeitschriftenartikel, die schon vor ihrer Zuordnung zu einem bestimmten Zeitschriftenheft (= Issue) online gestellt werden. Online First-Artikel werden auf der Homepage des Journals in der Verlagsfassung veröffentlicht.
Diese Publikation teilen