Les biens immobiliers municipaux et les défis du nouveau management public. Pleins feux sur la Roumanie
Notice bibliographique
Résumé
Dans les pays en transition et en développement, les biens immobiliers excédentaires pourraient constituer une réponse appropriée au besoin criant de sources locales de recettes pour autant que les exigences du nouveau management public en termes d’efficience, d’efficacité et de qualité des services publics soient bien satisfaites. Nous avons centré notre recherche sur le cas des biens immobiliers des villes roumaines, afin de faire apparaître les problèmes de l’actuel système de gestion des biens immobiliers municipaux (BIM) par rapport à la fois aux conditions générales de la ville et aux caractéristiques du cadre institutionnel et organisationnel. Nous avons utilisé pour ce faire une enquête basée sur un questionnaire, suivie de tests statistiques non paramétriques, ce qui a confirmé l’hypothèse qui souligne l’importance de l’existence d’un plan BIM, d’une stratégie BIM et d’une unité BIM au niveau de la municipalité afin d’assurer une utilisation efficace de ces ressources. Nous avons par ailleurs formulé une série de solutions viables aux problèmes épinglés. Remarques à l’intention des praticiens Notre article souligne le rôle décisif de l’approche stratégique et des instruments correspondants de gestion efficace des biens immobiliers municipaux, et formule quelques recommandations intéressantes pour que l’immobilier municipal devienne une importante source de recettes pour les gouvernements municipaux. Nos observations découlent de celles obtenues dans le cadre du projet financé par l’UE intitulé « Municipal Property Management in South-East European Cities » (PROMISE) de l’université d’études économiques de Bucarest, l’un des treize partenaires participants. Sa contribution a été désignée par l’International Project Management Association parmi les cinq finalistes du concours international « Achievement Award », dans la catégorie Service communautaire/Projet de développement 2013.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».