Les systèmes de gestion de la performance pour la haute fonction publique, Quelle est la force des marchés bureaucratiques managériaux ?
Bibliographic record
Abstract
Nous remarquons depuis quelques décennies d’importantes réformes dans le secteur public dans les pays de l’OCDE. Différentes formes de systèmes de gestion de la performance ont été mises en place, ce qui a eu des conséquences sur le rôle et la position des hauts fonctionnaires. Le marché bureaucratique ( public service bargain , PSB) traditionnel a été remis en question et remplacé (du moins en partie) par un PSB managérial. Notre article s’intéresse aux systèmes de gestion de la performance qui ont été introduits pour la haute fonction publique dans cinq pays (Canada, Royaume-Uni, Pays-Bas, Danemark et Belgique) et à leurs conséquences pour le PSB managérial. Lorsque le contrôle basé sur les résultats est important dans les différentes phases du cycle de gestion de la performance, on en conclut que le PSB managérial est fort. Nous allons voir que les pays anglo-saxons ont des systèmes de contrôle basé sur les résultats plus influents que les pays d’Europe continentale. Nous en concluons dès lors que dans les pays anglo-saxons, les PSB managériaux sont plus forts que dans les pays d’Europe continentale. Remarques à l’intention des praticiens Les systèmes de gestion de la performance pour la haute fonction publique présentent un niveau de contrôle basé sur les résultats différent. Si l’on suit les quatre étapes du processus de contrôle (planifier, faire, vérifier, réagir), on peut diviser le cycle de gestion de la performance en quatre phases : la planification, le contrôle, l’évaluation et l’action. En présence d’un contrôle basé sur les résultats important à chaque étape, on peut parler d’un marché bureaucratique ( public service bargain , PSB) managérial fort. En présence d’un contrôle basé sur les résultats modéré ou faible, en revanche, on parle d’un PSB managérial respectivement modéré ou faible. Chaque pays est libre d’opérer ses propres choix en ce qui concerne le système de gestion de la performance pour la haute fonction publique, mais il faut savoir que ces choix ont des conséquences sur les relations entre politique et administration.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".