MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7134072224 · doi:10.54509/22203036_2025_4_174

ASSESSING THE QUALITY OF CIVIL SERVICE TRAINING:INTERNATIONAL PRACTICES AND RUSSIAN REALITIES

2025· article· W7134072224 sur OpenAlexaboutno aff
Olga V. V. Zaytseva, Yulia Ermachkova

Notice bibliographique

RevueProfessional Education in Russia and Abroad · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueHuman Resource Development and Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityTechnocracyContext (archaeology)Quality (philosophy)Civil serviceService (business)Service qualityQuality assurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparative analysis of national systems for assessing the quality of civil service training is presented. An applied four-dimension framework (subjects, objects, instruments and data sources, utilization of results) is proposed, providing comparability of diverse practices and enabling the analytical distinction of different evaluation models. The study covers the EU, the USA and Canada, the Republic of Korea, and China, demonstrating that sustainable systems combine mixed methods: external verification, the embedding of evaluation results into HR procedures, program improvement cycles. Comparison with the Russian context reveals a lack of a holistic system for utilizing evaluation data; the study concludes with practical recommendations for the phased introduction of a hybrid model that combines technocratic tools, a competency-­based orientation, and practice-­oriented self-assessment.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProfessional Education in Russia and AbroadMême sujetHuman Resource Development and Performance EvaluationTravaux en français237 207