La gestion des groupes de travail hierarchisés au sein de l’administration publique capverdienne : des compétences absentes
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".