La gestion des compétences : quatre leçons pour surmonter les difficultés de la mise en œuvre dans le secteur public
Bibliographic record
Abstract
La littérature sur la gestion des compétences, qui est extrêmement riche, a permis de définir la compétence, d’établir les liens qu’elle entretient avec la stratégie de l’entreprise et l’engagement des salariés. En revanche, les usages des référentiels de compétences sont encore mal connus, en particulier dans le secteur public. Synthétisant les principales dimensions de la littérature sur les outils de gestion, cet article montre que les usages des référentiels de compétences sont mieux analysés lorsqu’on les étend au triangle constitué par les outils, les rôles des gestionnaires et l’organisation. Nous utilisons ce triangle conceptuel pour décrire les usages de ces référentiels dans quatre centres hospitaliers. Tout en se fondant sur un cadre théorique explicite, l’article vise à proposer aux gestionnaires, aux directeurs des ressources humaines et aux conseillers des ressources humaines des solutions pour gérer les compétences dans le service public.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".