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Enregistrement W4399249408 · doi:10.1177/00208523241254536

The autonomy and governance of mutual aid organizations for civil servants’ welfare

2024· article· en· W4399249408 sur OpenAlexfundno aff
Muhammad Zeeshan Hanif, Steven Van de Walle

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Administrative Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésCivil servantsAutonomyCorporate governanceWelfarePublic administrationBusinessPolitical scienceLawPoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Civil servants’ mutual aid organizations can be characterized as premodern welfare state organizations. They are still very common in countries with well-developed social security systems but even more so in countries where these systems remain underdeveloped. They assist members and their families in times of sickness, disability or death, and provide dowries and scholarships. This paper systematically analyzes the autonomy and governance of 28 civil service mutual aid organizations in Pakistan. It reveals that mutual aid organizations are governed by four different types of boards and that most have low strategic human resource management (HRM), policy and structural autonomy. This study contributes novel empirical insights into mutual aid organizations as a phenomenon in public sector personnel studies that is often ignored. Overall, this study adds to the scant literature on mutual aid organizations, which has taken a welfare state perspective. Points for practitioners Mutual aid organizations are vital for civil servants’ welfare. Practitioners must prioritize enhancing their strategic human resource management autonomy for improved effectiveness. They must also advocate for increasing the policy autonomy of these organizations to address the evolving needs of civil servants and improve welfare outcomes. Their structural autonomy should also be enhanced to enable adaptability, reduce political influence, foster trust, and develop a more complementary relationship with government.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,371 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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