Qu’est-ce qui motive les personnes à entrer dans la fonction publique et à y rester : le rôle de la socialisation parentale et l’intérêt pour la politique
Bibliographic record
Abstract
Le présent article examine l’influence de la socialisation parentale et de l’intérêt pour la politique sur l’entrée et le maintien dans la fonction publique. Nous intégrons deux explications connexes, mais couramment utilisées dans différents domaines de la littérature, pour expliquer la préférence pour un emploi dans le secteur public. Premièrement, sur la base de la théorie de l’apprentissage social, nous émettons l’hypothèse que les parents servent de modèles et influencent ainsi le choix de leurs enfants concernant le secteur. De plus, nous testons l’hypothèse selon laquelle la socialisation parentale conduit à une carrière plus longue dans le secteur public tout en supposant qu’elle protège contre la rotation du personnel. Deuxièmement, sur la base de la théorie du processus de motivation de service public, nous nous attendons à ce que « l’intérêt pour la politique » soit influencé par la socialisation parentale et que ce concept mène à une carrière dans le secteur public. Nous avons utilisé un ensemble représentatif de données longitudinales issues du panel suisse de ménages (1999-2014) pour analyser ces hypothèses (n = 2 933, N = 37 328). Les résultats indiquent que la socialisation parentale constitue un prédicteur plus fort de la préférence pour une carrière dans le secteur public que l’intérêt pour la politique. De plus, les personnes dont les parents travaillent dans le secteur public ont tendance à occuper plus longtemps leur emploi dans le secteur public. Remarques à l’intention des praticiens Pour les praticiens, les résultats de cette étude sont intéressants car ils soulignent l’utilité limitée d’aborder l’intérêt des candidats pour la politique dans le processus de recrutement. Il est donc conseillé aux responsables des ressources humaines qui souhaitent s’assurer d’une main-d’œuvre motivée par la fonction publique de se concentrer sur les activités de ressources humaines qui stimulent la motivation à l’égard de la fonction publique après l’entrée en fonction. Nous encourageons également une interaction étroite entre les universités et les organisations publiques afin que les étudiants développent une image réaliste de l’État en tant que futur employeur et ne subissent pas de « choc de la réalité » après leur entrée en fonction.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".