Success Results of High Performance and Potential System (HiPPS) Administration of Thai Government Departments
Notice bibliographique
Résumé
The HiPPS was developed by the Office of the Civil Service Commission (OCSC). The aim of HiPPS was to prepare the Thai government officers with high performance and potential to develop and learn through the workplace as continual learning. The objectives of this research were 1) to evaluate the success in the HiPPS administration of the government departments, 2) to compare the opinions of the five sample groups about the success factors in the HiPPS administration, and 3) to investigate the problems in the use of HiPPS. The data were collected from five groups, 694 total samples from 42 government departments. The instruments were five rating-scale (1-5 level) questionnaires, in-depth interviews, and focus group interviews. Data was analyzed by ANOVA and the content analysis. The results indicated that overall, the average HiPPS administration of the government departments were fairly strength level in grade B ( = 3.37). In the comparison among the opinions of the five sample groups about the success factors: Context, Input, Process, Product, Outcome, and Impact, there were also statistically significant differences at .01 (F=19.536**, 13.010**, 22.143**, 6.493**, 28.010**, and 6.211** respectively). Finally, the most found problems in HiPPS administration were as follows: lacking of cooperation from executives, existence of patronage system, lacking of definite HiPPS responsible unit, frequent change in HiPPS committee, incompetency of human resource management, negative attitude of increasing workload of the officers responsible for HiPPS.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».