Les compétences en technologies de l’information dans les programmes universitaires de premier cycle en administration publique en Afrique du Sud
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent article, nous faisons le point sur les recherches menées sur la question de savoir si les programmes universitaires de premier cycle en administration publique en Afrique du Sud doivent prévoir des compétences en technologies de l’information et de la communication (TIC) et, dans l’affirmative, si les universités le font effectivement. Il s’avère que tant le contexte dans lequel les agents de l’État travaillent que les caractéristiques professionnelles attendues de leur part confirment l’idée que l’apprentissage des compétences en TIC doit être intégré dans les programmes d’études universitaires de premier cycle en administration publique en Afrique du Sud. Cependant, seules les universités qui délivrent un diplôme national en management public ont intégré les compétences en TIC dans le cadre d’un module distinct. Les observations de recherche confirment que les compétences en TIC doivent effectivement être intégrées dans les programmes d’études de premier cycle en administration publique compte tenu de la nécessaire pertinence contextuelle, ainsi que des exigences professionnelles propres à la fonction publique. Nous proposons dès lors que les établissements d’enseignement supérieur, particulièrement en Afrique du Sud, examinent leurs programmes d’études de premier cycle en administration publique en appliquant ces principes dans leurs programmes. Remarques à l’intention des praticiens L’étude sur laquelle se base notre article s’intéressait à la pertinence des programmes d’études en administration publique pour les compétences nécessaires en technologies de l’information et de la communication (TIC) dans les professions et les carrières dans la fonction publique. Elle portait plus particulièrement sur l’importance de la pertinence contextuelle des programmes d’études ainsi que sur la réponse aux besoins professionnels de la fonction publique.
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 | 0.008 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".