Les motifs du partage des connaissances dans le secteur public : Le rôle de la motivation de service public
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Bibliographic record
Abstract
La littérature sur les motifs de partage des connaissances s’intéresse à l’importance des motivations à la fois extrinsèques et intrinsèques en matière de partage des connaissances. Cependant, pour élaborer une théorie en matière de motifs de partage des connaissances dans le secteur public, il convient de prendre en considération son contexte particulier, la principale préoccupation de l’État étant liée au service public, et non aux bénéfices. Dans la présente étude, nous intégrons dès lors la notion de motivation de service public (PSM) dans l’étude du partage des connaissances entre les agents de l’État. C’est en nous appuyant sur la théorie de la PSM que nous postulons que l’attirance pour la politique, l’attachement à l’intérêt général, la compassion et l’abnégation chez les agents de l’État peuvent les amener à partager les connaissances pour une raison sacrée : défendre l’intérêt général. C’est en se basant sur des données recueillies auprès de gestionnaires publics de niveau intermédiaire à Taïwan que les auteurs ont vérifié de manière empirique la question de savoir si la PSM était un prédicteur du partage des connaissances et nos hypothèses ont été clairement confirmées. La PSM ouvre dès lors une nouvelle voie aux chercheurs qui s’intéressent à l’étude du partage des connaissances dans le secteur public. Remarques à l’intention des praticiens En introduisant la PSM, la présente étude établit un lien entre partage des connaissances et administration publique. La fonction publique en tant que vocation amène les agents de l’État à partager leurs connaissances afin de faire progresser le savoir organisationnel et, partant, d’améliorer l’efficacité du service public. Par comparaison aux facteurs situationnels (comme l’utilisation des technologies de l’information et des récompenses), la PSM joue un rôle encore plus important dans la promotion du partage des connaissances si l’on en croit les résultats de notre recherche empirique. Il convient dès lors de prendre en considération la motivation altruiste et de la mettre en avant si l’on veut encourager le partage des connaissances dans le secteur public.
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 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 it