Identification des facteurs d’influence de la transformation durable de la fonction publique : une analyse documentaire systématique
Notice bibliographique
Résumé
Cet article fait suite à la conversation sur l’innovation et la transformation de la fonction publique dans la Revue internationale des sciences administratives . Les changements politiques, socioéconomiques et technologiques entraînent la transformation de la fonction publique en rendant les modèles de prestation de services actuels de plus en plus inefficaces. Cependant, la transformation de la fonction publique comporte des risques. Cet article constate un manque de recherche académique sur ces risques, et souligne la nécessité de les gérer. La principale conclusion est que la gestion des risques, le leadership et la participation du public peuvent faciliter ou entraver la transformation de la fonction publique. Remarques à l’intention des praticiens La gestion des risques occupe une place prépondérante dans le discours sur les secteurs public et privé et est perçue comme un élément central de la gouvernance d’entreprise et un outil pour atteindre les objectifs stratégiques. Elle est essentielle pour faciliter la transformation de la fonction publique et garantir que les objectifs organisationnels sont atteints, car elle peut optimiser les opportunités inhérentes tout en atténuant les risques associés. Le présent article contribue à la pratique de l’administration publique en développant une nouvelle conceptualisation du rôle de la gestion des risques dans la transformation de la fonction publique.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».