L’intention de déplacement des bureaucrates de proximité : La motivation de service public a-t-elle une influence ?
Notice bibliographique
Résumé
Dans la présente étude, nous examinons les influences conjointes de l’épuisement professionnel, des contraintes professionnelles (bureaucratie, conflits de rôles, surcharge de travail) et de la motivation de service public (PSM) sur l’intention de déplacement des bureaucrates de proximité. Notre étude s’appuie sur une enquête menée auprès de 4974 bureaucrates de proximité pour examiner le rôle médiateur potentiel de l’épuisement professionnel et le rôle modérateur complexe de la PSM dans la détermination de l’intention de déplacement des bureaucrates de proximité. Comme l’indiquent les recherches antérieures, nous allons voir que les contraintes professionnelles présentent des liens directs et indirects avec l’intention de déplacement des bureaucrates de proximité dans le cadre de l’épuisement professionnel. Il s’avère néanmoins que la PSM réduit l’intention de déplacement des travailleurs de deux manières. Premièrement, on constate que la PSM a un lien négatif direct avec l’intention de déplacement. Il s’avère par ailleurs qu’elle atténue les liens positifs entre les contraintes professionnelles et l’épuisement au travail, et entre les contraintes professionnelles et l’intention de déplacement. Remarques à l’intention des praticiens Les observations de la présente étude ont plusieurs implications pratiques pour les gestionnaires publics. Premièrement, on constate qu’il est important d’insuffler des valeurs du secteur public dans le cadre d’une formation formelle et informelle. Deuxièmement, notre étude aidera les gestionnaires des gouvernements locaux à comprendre comment réduire l’épuisement professionnel des bureaucrates de proximité et leur intention de déplacement. Par exemple, on peut réduire le problème de la surcharge de travail pour les bureaucrates de proximité en revoyant la répartition des responsabilités professionnelles sur la base d’analyses de la charge de travail pour des postes définis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».