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La gestion des groupes de travail hierarchisés au sein de l’administration publique capverdienne : des compétences absentes

2020· article· fr· W3186970270 on OpenAlexaff
Jose Henrique Moreno, Marie-Noëlle Albert, Nadia Lazzari Dodeler

Bibliographic record

VenueREVUE AFRICAINE DE MANAGEMENT · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La nomination à des fonctions de gestion dans l'administration publique Capverdienne est lié à trois déterminants: scolaires, politiques et sociaux et souvent économiques. Ainsi, ce mode de nomination peut avoir une influence sur la gestion des personnes. De plus, dans une administration publique africaine, la hiérarchie et la formalisation ont une place majeure. Cette hiérarchie influence la manière de gérer les groupes de travail. cet article vise à comprendre la gestion des groupes de travail hiérarchisé au sein de l’administration publique africaine et plus particulièrement au Cap-Vert. La méthodologie utilisée se situe dans un paradigme épistémologique constructiviste pragmatique. 20 entrevues de personnes travaillant au sein de six équipes différentes au sein de l’administration publique Capverdienne, ont été réalisées. Dans chaque équipe, le responsable et 3 ou 4 employés ont été interrogés. L’analyse thématique des résultats a mis en lumière six thèmes. Les deux premiers : hiérarchie et imprévisibilité se retrouvent de manières importantes dans chacun des services étudiés. Ainsi chaque service fonctionne de manière hiérarchique, avec une structure bureaucratique mais doit faire face à de nombreuses imprévisibilités dans leur gestion quotidienne. Les quatre autres ont été regroupés en deux grands sous-thèmes : la motivation- collaboration et les problèmes managériaux – individualisme. Ainsi, cette étude montre que la plupart des managers ne disposent pas des soft-skills nécessaires à leur fonction. Et il préconise un véritable changement de paradigme pour considérer le travail d’équipe non plus seulement comme une association d’individus mais vraiment comme une communauté de personnes. Paradoxalement, cela permettrait de remettre des « valeurs africaines » au cœur de cette gestion et repositionner l’humain au sein d’une organisation pour la rendre étonnamment plus efficace.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.535
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.233 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2020
Admission routes1
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