Intelligent careers and human resource management practices: qualitative insights from the public sector in a clientelistic culture
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to empirically test the intelligent career framework in a public sector setting in a country with a clientelistic culture to inform human resource management strategies. Design/methodology/approach Based on a qualitative methodology and an interpretivist paradigm, 33 in-depth interviews were conducted with Greek civil servants before the COVID-19 pandemic. The interview recordings were subsequently transcribed and coded via a blend of inductive and deductive approaches. Findings Outcomes of the study indicate that in a public sector setting in a country with a clientelistic culture, the three dimensions of knowing-whom, knowing-how and knowing-why are less balanced than those reported by findings from private sector settings in countries with an individualistic culture. Instead, knowing-whom is a critical dimension and a necessary condition for career development that affects knowing-how and knowing-why. Originality/value The theoretical contribution comes from providing evidence of the dark side of careers and how imbalances between the three dimensions of the intelligent career framework reduce work satisfaction, hinder career success and affect organisational performance. The practical contribution offers recommendations for human resource management practices in the public sector, including training, mentoring, transparency in performance evaluations and fostering trust.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».