Les motivations professionnelles axées vers le service public en Europe : une enquête multinationale et multiniveaux
Bibliographic record
Abstract
Cet article dissocie le système institutionnel propre au pays au niveau macro de l’attraction et de la socialisation au niveau individuel dans la mesure des motivations professionnelles orientées vers le service public dans les pays européens par le biais de comparaisons entre le secteur public et le secteur privé. Nous soutenons que les institutions propres à chaque pays définissent le niveau des motivations professionnelles tournées vers le service public dans chaque pays et génèrent ainsi des différences de niveau entre les pays. En revanche, les différences (c’est-à-dire les écarts) entre les secteurs public et privé en ce qui concerne les motivations professionnelles axées sur le service public au sein d’un pays reflètent des aspects de l’attraction et de la socialisation au niveau individuel. Nous utilisons les vagues 2005 et 2010 de l’Enquête européenne sur les conditions de travail et démontrons que les niveaux et les écarts sont des phénomènes empiriquement distincts, contrairement à ce que l’on peut lire dans la littérature. Nous concluons que la distinction entre les niveaux et les écarts peut faire progresser la compréhension des antécédents des motivations professionnelles axées sur le service public et contribuer à la théorie institutionnelle des motivations professionnelles axées sur le service public. Remarques à l’intention des praticiens Le présent article démontre qu’il ne faut pas confondre les niveaux de motivations professionnelles tournées vers le service public qui sont visibles dans les comparaisons entre pays avec l’écart de ces motivations professionnelles au sein d’un pays. Cette distinction est importante car, dans les pays où les écarts entre les secteurs sont presque inexistants et où les niveaux sont généralement élevés, les interventions axées sur les motivations professionnelles orientées vers le service public ont moins de chances d’être efficaces.
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 | 0.009 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".