A Competency Model of Inclusive Governance: A Human-Centered Approach to Civil Service in Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the transformation of public administration systems, inclusive and human-centered approaches that focus on addressing the needs of citizens and increasing the participation of various social groups in decision-making are becoming increasingly important. The purpose of this article is to develop a conceptual model of civil service competencies that support the implementation of inclusive and human-centered governance within the framework of the “Listening State” concept. The methodology of the study includes an analysis of strategic and regulatory documents of the Republic of Kazakhstan, as well as a comparative review of international practices from the United Kingdom, Canada, and New Zealand. The practical implementation of the model involves the development of behavioral indicators that take into account regional and cultural specificities, the introduction of mandatory training programs on inclusive leadership, intercultural communication, and digital literacy, as well as the establishment of regular competency assessments using adapted 360-degree feedback methods. Additional important steps include strengthening interagency coordination and developing digital citizen feedback tools to enhance openness and engagement. At the same time, potential risks such as resistance to change, limited funding, and institutional inertia may arise, requiring strong leadership support and a phased implementation plan with continuous monitoring. The results can be used to revise approaches to the selection, training, and evaluation of civil servants and to guide the development of a new civil service model that is focused on citizens’ needs and the promotion of human-centered governance.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».