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Enregistrement W4400089999 · doi:10.47649/vau.2024.v.73.i2.11

SOCIAL AND ECONOMIC STATUS OF PUBLIC SERVANTS: EXAMINING THE CASES OF THE UK, CANADA, GERMANY, NEW ZEALAND, AND KAZAKHSTAN

2024· article· en· W4400089999 sur OpenAlexaboutno aff
Зульфия Торебекова, Бауржан Бокаев

Notice bibliographique

Revue«Вестник Атырауского университета имени Халела Досмухамедова» · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceCivil servantsSocioeconomicsEconomic growthGeographySociologyEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Civil servants play a crucial role in the management and functioning of modern society. Their social and economic status reflects not only their well-being but also broader trends in government structures. This research article examines the socioeconomic status of civil servants in five different countries: Canada, Great Britain, Germany, New Zealand, and Kazakhstan. Through a comparative analysis of policy, practice, and empirical data, this study aims to clarify the factors influencing the status of civil servants, as well as their consequences on the implementation of public policy, the provision of public services, and the development of society. The purpose of the article is to determine the socioeconomic status of civil servants in five countries: Canada, Great Britain, Germany, New Zealand, and Kazakhstan, as well as to identify job satisfaction. The results show that civil servants in Canada, Germany, and New Zealand are more likely to be satisfied with their socio-economic status and service in the public service system. Those who work in the civil service in the UK and Kazakhstan are less satisfied with their work in the civil service system. The study also highlights the unique challenges and opportunities faced by civil servants in each country, emphasizing the importance of context-oriented approaches to enhance their status and promote effective public administration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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