Current state of public sector performance management in seven selected countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to extend the analysis of performance management regimes by Bouckaert and Halligan to other countries in order to contribute to the developing theory of forms and challenges in public sector performance management. Design/methodology/approach The state of performance management and the context in which it has evolved is assessed in seven different countries using dimensions drawn from Bouckaert and Halligan's work along with elements from earlier work by Pollitt and Bouckaert. These are summarized in a table and comparisons made to generate additional insights into the factors that influence the shape and speed of public management evolution. Findings The paper finds that the Bouckaert and Halligan framework for analyzing public sector performance management is useful, albeit with some modifications. Specifically, it finds that administrative culture is a key factor influencing the speed of reform and that the attitude of elites (politicians and civil servants, in most cases) is also a vital piece of the puzzle that was not included in Bouckaert and Halligan, but did appear in the earlier framework of Pollitt and Bouckaert. It also finds evidence that economic and political crises occurring together accelerate the introduction of integrated performance management systems, but that trust in government does not appear to be a significant factor. Finally, the paper observes that, absent political crisis/commitment, governments will prioritise “external” performance measures such as customer service, participation and transparency objectives over “internal” performance measures such as financial, staff management and whole of government reporting. Originality/value The countries studied provide a rare insight into lesser‐known performance management regimes and the use of the Bouckaert and Halligan framework allows for comparisons to earlier (and future) research. The findings will be of interest to scholars in public administration reform and performance management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».