ENHANCING THE ECONOMIC EFFICIENCY OF PUBLIC SERVICES THROUGH THE IMPLEMENTATION OF INCLUSIVE POLICIES
Notice bibliographique
Résumé
In the context of increasing socio-demographic complexity and rising demand for equitable public services, inclusive policy has become a strategic priority in public administration. This study evaluates the economic efficiency of integrating inclusive approaches into Kazakhstan’s public service system, with a particular focus on services for children with special needs. The research is based on international comparative analysis, statistical data, and economic modeling. Theoretical frameworks such as Social Justice Theory, New Public Management, and Participatory Democracy Theory serve as the foundation. Evidence from Canada, Finland, Germany, and Japan demonstrates that inclusive policy reduces healthcare costs, expands labor market participation, and generates long-term returns on investment through GDP multiplier effects. In Kazakhstan, the number of children with special needs increased by 65.8% between 2020 and 2024, highlighting the urgency of reforms in education, healthcare, and social protection. Economic models developed in the study quantify savings in healthcare expenditures, potential growth of tax revenues, and projected demand for public services. The results indicate that inclusive governance is an effective mechanism for reducing social inequality while ensuring fiscal stability and institutional resilience. The proposed framework offers practical, evidence-based instruments for designing, evaluating, and optimizing inclusive public service delivery. This approach strengthens the foundations of sustainable development and supports long-term national competitiveness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».