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Enregistrement W4321848378 · doi:10.12753/2066-026x-14-212

CHALLENGES AND OPPORTUNITIES IN KNOWLEDGE SHARING IN E-LEARNING PROGRAMS FOR PUBLIC ADMINISTRATION

2014· article· en· W4321848378 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueeLearning and Software for Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Economic growthPolitical scienceGovernment (linguistics)IncentiveEuropean unionLifelong learningBusinessEconomic policyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The G20 Moscow summit from 2013 highlighted the fact that human resource development remained a major priority for developing countries, especially low-income countries, with important impact on the priorities of other low income countries. When discussing about the current global economic development, about increasing economic competitiveness and reducing economic risks of global crises, we take also into consideration the role that governments and their staff can play in ensuring the adequate implementation of the various policy measures. In order for the government staff to perform at high levels of competence both in high and low income countries, especially in G20 members (Argentina, Australia, Brazil, Canada, China, France, Germany, India, Indonesia, Italy, Japan, the Republic of Korea, Mexico, Russia, Saudi Arabia, South Africa, Turkey, the United Kingdom, the United States of America plus the European Union member states), we consider that continuous education / lifelong learning would be crucial in providing an enabling environment, with e-learning holding a key position, as it enables people, civil servants to deal with future challenges raised by knowledge and information society. In the framework of the technological, normative and procedural evolutions that influence how the staff from public administrations works and possible openness towards e-learning programs, while aware of the various pedagogic, administrative and economic factors that provide incentives as well as drawbacks in using e-learning in providing training to civil servants, we are interested in analyzing e-learning programs developed and used for public administration staff from several G20 states. Our analysis will be focused on assessing the dimensions of the e-learning systems, variety of courses via e-learning platforms, methodologies used in e-learning, possible limitations and challenges in providing e-learning programs to civil servants in several G20 states. The analysis will be conducted using public information available from national agencies with responsibilities in providing such trainings in various G20 states. Our recommendations are oriented towards stimulating the development of an enabling environment for improving inter-agencies and ministerial coordination by intervening at the levels of human resources from the government levels. In this respect, we promote a wider usage of electronic means in lifelong learning for the staff from public administrations and the sharing of information by electronic means aimed at ensuring further human resource development from the public administration. Moreover, we strongly consider that continuous human resource development in the public administration apparatus from the G20 states and knowledge sharing would provide adequate framework for ensuring that government priorities and policy coordination in order to achieve global economic stability, sustainable growth could be achieved, while also contributing to the development of knowledge and information society and economy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,242 · 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