Evidence in Public Management: A Comparative Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the twentieth century and into the twenty-first, policy makers, particularly in Great Britain, Canada, New Zealand, Australia, and the United States, have struggled with management and civil service reform (see Figure 8.1), intending to improve their effectiveness, often calling for sound evidence to inform administration, policy, and practice (see also GAO 1995). Analyses from Canada and Britain are representative. In 1983, Canada’s auditor general, for example, identified three constraints to effective government management (as cited in GAO 1997): political priorities had a major adverse impact on productive management; managers felt unduly constrained by administrative procedures and conflicting accountability requirements; and there were too few incentives for productive management but many disincentives. A report for Prime Minister Margaret Thatcher in 1988 found similar constraints (reported in State Services Commission 2005):s ECAUSEOFANEMPHASISONPOLICYFOCUSONSERVICEDELIVERYWASINSUFlCIENT s ! SHORTAGE OFMANAGEMENT SKILLS AND EXPERIENCE AMONG CIVIL SERVANTSabounded. s 3HORT TERMPOLITICALPRIORITIESSQUEEZEDOUTLONG TERMPLANNING s 4HEREWASTOOMUCHEMPHASISONSPENDINGMONEYANDNOTENOUGHONGETTINGresults. s 4HECIVILSERVICEWASTOOLARGEANDDIVERSETOMANAGEASASINGLEORGANIZATION s #ENTRALRULESTOOKAWAYTHEmEXIBILITYMANAGERSNEEDEDTOMANAGEFORRESULTSReforms fall naturally, but not entirely, into three approaches: performance management; good management practice; and performance, budgeting, and management integration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».