Understanding the Deep Roots of Success in Effective Civil Services
Notice bibliographique
Résumé
As discussed in the preface to this edition, there are three cases in the developing world which stand out in regard to corruption: Singapore, Hong Kong, and Chile. While all have had differing rates of economic growth and their own particular struggles with governance, they are the only consistently high performers over long periods of time. To better understand the roots of their success, this article compares the three cases with two other cases with perennial issues of corruption, Nigeria and Paraguay. Our analysis is organized around three basic categories. The first is to examine the personnel systems of each civil service and to see how reforms in recruitment and promotion—the main focus of aid agencies—have reduced corruption. The second is to examine sanctions for corruption in order to understand how they become real rather than just rhetorical. Civil service reform efforts so far have focused on the first two. Using the most similar/different comparative approach, we conducted field research in the three success cases and secondary research in all five. This in itself is revealing as comparing Chile to the East Asian cases has not been done before. We find similarities among the success and failures of the first two categories. Therefore, we must dismiss them as having limited effectiveness. Given such conditions are necessary but insufficient, we turn to a third category, namely the culture around civil services, finding there are clear contrasts in the culture of success and failure cases. Moreover, all three of the former countries were at one time rife with corruption, thus raising the key question of how they changed. If there are cultural inflection points that can be identified that line up with the transformation of dishonesty to honesty in our three success cases, Singapore, Hong Kong, and Chile, and cultural sticking points in the other cases, we can explain the failure of formal reform efforts. This suggests we need a new research agenda on cultural change as a part of future reform efforts.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,062 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».