Comportements de travail innovateurs et réseautage à l’échelle de l’administration
Notice bibliographique
Résumé
Les organismes publics sont depuis longtemps encouragés à devenir plus innovants et à renforcer leur esprit d’entreprise. Cette évolution s’est accompagnée d’un glissement des structures bureaucratiques traditionnelles vers des réseaux de gestion publique, tant dans la théorie que dans la pratique. Nous utilisons l’exemple de la fonction publique australienne et de l’accent qu’elle met sur le développement du réseautage pour examiner si l’accroissement des comportements en matière de réseautage est associé à des comportements au travail plus innovants. Dans l’élaboration de notre modèle théorique, nous émettons l’hypothèse que les activités de réseautage sont positivement liées aux comportements de travail novateurs, mais que le fait d’avoir trop peu ou trop d’acteurs en réseau est négativement associé aux comportements de travail innovateurs. Notre analyse révèle que les pratiques de réseautage sont effectivement associées à des niveaux plus élevés de comportements professionnels innovants, mais qu’elles diffèrent selon le type d’acteurs avec lesquels les gestionnaires publics interagissent. En outre, nous ne trouvons que des preuves limitées d’une relation curviligne entre ces deux constructions. L’article se termine par les implications pour la recherche et la pratique. Remarques à l’intention des praticiens Les organismes publics du monde entier sont soumis à des pressions pour devenir plus innovants et collaboratifs. C’est notamment le cas dans la fonction publique australienne. Une façon de parvenir à l’innovation est d’encourager les comportements professionnels innovants. Nous constatons qu’un réseautage accru du côté des gestionnaires publics est associé à des niveaux plus élevés de comportements professionnels innovants. Contrairement à nos hypothèses, nous n’avons pas vraiment observé de relation curviligne entre le réseautage et les comportements de travail innovateurs, c’est-à-dire que trop ou trop peu de réseautage n’était pas associé à une réduction des comportements de travail innovateurs.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».