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Record W2084569540 · doi:10.7202/1011416ar

Un profil tiraillé entre des compétences bureaucratiques versus managériales pour les gestionnaires publics tunisiens1

2012· article· fr· W2084569540 on OpenAlexvenueno aff
Anissa Ben Hassine, Olfa Zeribi, Salma Baouab

Bibliographic record

VenueManagement international · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Policy and Administration Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objet de cette recherche est d’établir un profil des compétences des gestionnaires dans un secteur, l’administration publique, généralement peu porté sur les approches centrées sur les compétences. Pourtant, ces dernières pourraient largement, d’une part, favoriser la modernisation des pratiques publiques de gestion des ressources humaines et, d’autre part, les inscrire dans une perspective stratégique par rapport au modèle de l’administration publique recherché. Les résultats de cette étude, effectuée sur le terrain tunisien, montrent une tension entre des compétences que nous pouvons qualifier de bureaucratiques, avec une tendance à la verticalité des relations et au respect des procédures administratives, et d’autres que nous pouvons qualifier de managériales avec la recherche d’un meilleur partage des informations, une emphase sur l’éthique et sur le développement des capacités de gestion, de vision et de pilotage des politiques publiques. Des résultats qui indiqueraient qu’une certaine forme de New Weberian State serait en train de chercher à se mettre en place dans une administration publique tunisienne qui semble vouloir trouver en son sein les moyens de réinventer les solutions bureaucratiques tout en les adaptant aux défis du nouveau management public (Fabian, 2010).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.839
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.118
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2012
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