Deriving significant factors for managing change in UN
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A consequence of the UN general assembly resolution calling for increased efficiency and better utilization of resources in all its agencies, is a mandate for change. As a response to this resolution, the purpose of this paper is to identify the key factors for managing change. Design/methodology/approach A survey methodology approach was used where officials representing department heads, middle managers, professionals and specialists were the target participants. Exploratory factor analysis was done for factor validation and reduction, followed by confirmatory factor analysis to identify the relationships between those factors. Findings Three significant factors, communication, temporal sensitivity and knowledge were found to represent a shared common theoretical propositions from Kotter’s, Lewin’s and ADKAR models. Extracted factor explain the proposed United Nations (UN) model. Research limitations/implications Due to political and cultural reasons, characteristics of participants could not be revealed. Also, a larger pool of participants spanning across all the UN agencies would provide more comprehensive view. The final UN model proposed herein would need to be further validated and tested within each agency as well as across them. Practical implications The study urges the UN to utilize its findings, with the hope of standardizing an effective change management model for all its agencies. Originality/value While change management literature primarily focuses on the private sector, few are applicable in the public sector. Research effort on managing change in UN is scarce. This study advocates the need for UN research to fill this very important gap. As such, the authors test existing theoretical model and then adapt it for the UN context.
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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 | 0,009 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».