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Enregistrement W7120540952

The new agenda for Brazilian public management: a case study of Detran-SP

2015· dissertation· pt· W7120540952 sur OpenAlexaboutno aff
Denis Rodrigues

Notice bibliographique

RevueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2015
Typedissertation
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Public Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Nova scotiaOrder (exchange)Process (computing)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A administração pública brasileira tem uma imagem muito negativa perante a sociedade, o que se deve, em grande medida, a um histórico de ineficiência e práticas patrimonialistas e clientelistas. Para enfrentar o desafio de mudar esse tipo de administração pública, a corrente de pensamento denominada Nova Administração Pública (NAP) ou administração gerencialista, como ficou conhecida no Brasil, propõe novos métodos e técnicas de gestão a ela adaptados, muitos deles oriundos das práticas de empresas privadas. Assim, como outras experiências anteriores de reformas no Estado brasileiro, a NAP também ficou mais restrita ao âmbito federal, sendo poucas as oportunidades de estudá-la em nível subnacional (estados ou municípios), ou mesmo via estudos intraorganizacionais. Nesse sentido, o objetivo desta pesquisa é analisar, por meio de um estudo de caso único, a experiência de implantação de alguns dos valores e práticas da Nova Administração Pública num órgão público brasileiro, de nível estadual, historicamente vinculado aos procedimentos típicos da burocracia tradicional. O órgão público pesquisado é o Departamento de Trânsito de São Paulo (Detran-SP), que atualmente está passando por processo de reestruturação, visando mudanças em seu modelo de gestão. Sendo assim, ele se apresenta como um profícuo laboratório para entender e analisar quais são as variáveis mais relevantes para tornar tecnicamente viável o modelo da NAP em nível subnacional.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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