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Enregistrement W2963842635 · doi:10.5539/ass.v15n8p25

Performance-Driven Public Sector Rewards - A Resident Evil?

2019· article· en· W2963842635 sur OpenAlexvenueno aff
Manuelpillai R. Rajmohan, Winai Wongsurawat

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRisk Management in Financial Firms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDilemmaHarmony (color)RevenuePublic sectorGovernment (linguistics)BusinessInstitutionPerspective (graphical)MarketingPublic relationsExploratory researchFace (sociological concept)EconomicsOperations managementPolitical scienceSociologyComputer scienceLawAccountingEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving administration changes and utilizing current change management methods demand striking a harmony between representative fulfillment and operational execution. In this scenario in an institution such as Sri Lanka Customs, it is discovered that a motivator called ‘rewards’ takes the center stage between operational execution and representative fulfillment. This contextual analysis dissects different components of this unique 150-year-old, 50/50, ‘pay half the catch’ rewards scheme that has not yet been made known to the outside modern world. The research methodology includes a case study of a major institution that contributes 51% of the government revenue in Sri Lanka. It carries out the investigation through a survey and interview. The data showed complex results, demonstrating a dichotomy between the Customs (public) officers and the stakeholders in international trade. Both the interior perspective of the employees and the exterior perspective of the partners are reviewed in this exploratory contextual investigation to formulate a basis for discussion of change management in the public sector. This may be the first time such in-depth analyses have been undertaken from inside the organization. More than 180 customs administrations in the world face a similar situation and dilemma, and it is believed that the findings and analysis in this live illustration may be immensely useful for rethinking or reformulating their change management strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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