Understanding public servants’ perspectives on return to office and digital government: lessons learned from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to explore public servants’ perspectives on return to office, hybrid work model and digital government. This is done by answering two research questions: what benefits and challenges public servants foresee with return to office and whether hybrid work enables or impedes digital government initiatives. Design/methodology/approach This research is designed as a mixed methods study of federal and provincial governments in Canada based on the analysis of Reddit data. Research methods include machine-assisted toxicity and sentiment analysis and manual content analysis to identify emerging themes. Findings The findings highlight public servants’ mostly discussed concerns with return to office. Other notable discussion topics include resistance to the hybrid work model and identifying the ways how it would be operationalized. Some supported return to office. Research limitations/implications This study’s limitations are related to using Reddit as the data source and user representation on Reddit. The main implications are its contribution to emerging literature on the future of work and digital government. Practical implications This study highlights that perspectives of public servants are paramount for development and implementation of transformational initiatives and offers insights for public sector managers on how to incorporate these into practice while improving the efficiency of digital government initiatives and the system. Originality/value This study addresses the gap in literature by seeking to understand the perspectives of public servants in a variety of roles as well as implications of transition to hybrid work on digital government and future of work initiatives.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».