Human Resource Management in Public Administration: content, current trends and challenges in the context of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a comprehensive analysis of the current state of Ukraine’s public personnel policy in the context of ongoing globalization, digital transformation of public administration, and the exceptional circumstances of martial law. The study examines the theoretical and methodological foundations of personnel policy, its structural and functional dimensions, as well as the institutional and legal limitations that significantly affect the effectiveness of its implementation across all levels of public service. It is emphasized that personnel policy in Ukraine remains fragmented, normatively inconsistent, and highly susceptible to political fluctuations, which hinders the establishment of a stable, professional, and ethically oriented system of public administration. Special attention is given to the analysis of international experiences in implementing HRM strategies in EU countries, the United States, Canada, Germany, and the Nordic region. A comparative assessment of career-based and position-based civil service models is provided, along with an overview of modern trends in public HRM, including digitalization, ethical leadership development, strategic HRM practices, and human-centered governance. Based on this analysis, the article proposes key strategic directions for the modernization of Ukraine’s personnel policy. The conclusions emphasize the need to shift toward a new paradigm of personnel policy - one that prioritizes professionalism, accountability, ethical standards, and institutional resilience as cornerstones of sustainable public administration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».