Efficacy and Concerns of Technical Project in Bangladesh: An Assessment of the Managing at the Top 2 (MATT2) Project
Notice bibliographique
Résumé
Least-Developed Countries (LDCs) and developing countries receive various supports for their development and technical projects from developed nations and development partners. Bangladesh is no exception. Managing at the Top 2 (MATT2) is a technical development project that was designed in collaboration with the governments of the UK and Bangladesh and carried out in Bangladesh with funding of the UK. The primary aim of the project was to provide practical training for approximately 2000 top-level officials of the Bangladesh Civil Service to enhance their efficiency in developing and implementing innovative projects to deliver public services. In this paper, the purpose, process and results of the project are analyzed using a qualitative approach to understand the benefits and barriers of the project. It was found that MATT2 produced remarkable success, with 305 performance improvement projects (PIPs) were developed and implemented by the participating bureaucrats. Government employees were benefitted from practical knowledge on project preparation, skill development and the citizens were benefited from the outputs. Although the project claims 100% success in terms of implementation, projects were influenced by some bottlenecks that include unsuitability of PIPs, lower reform value, monetary motivation and selection of project area out of the participants’ jurisdiction. The authors suggest considering the intended and unintended consequences of the MATT2 to undertaking similar projects in the future. Keywords: Bangladesh; Civil servants; Development; Experiential learning; PIPs; Skill development
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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 | 0,031 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».