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Record W4401022778 · doi:10.3917/risa.902.0453

Les carrières du personnel de soutien des universités dans la fonction publique et le nouveau management public : une étude qualitative au Chili

2024· article· fr· W4401022778 on OpenAlexaff
Magdalena Calderón-Orellana, Nicolás López-Huenante, Daniel Burgos-Bravo, Gloria Tralma González, Miguel A. Morales Segura

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education and Sustainability
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les politiques s’inspirant du nouveau management public en vigueur au Chili depuis les années 1980 ont influencé le développement des politiques et des procédures en matière de ressources humaines, en particulier au sein des établissements d’enseignement supérieur. Si l’impact de ces politiques sur le personnel académique est évident, leurs implications pour le personnel non académique qui opère sous le même régime que les fonctionnaires restent floues. Cette recherche a pour but d’étudier la relation entre les principes du nouveau management public et les convictions professionnelles du personnel non universitaire au Chili. À l’aide de groupes de discussion, cette étude analyse les perceptions des trajectoires de carrière parmi le personnel de soutien de l’université publique la plus importante du pays. Pour terminer, nous discutons des résultats. Remarques à l’intention des praticiens Notre étude invite les professionnels du secteur public à reconnaître la distance entre les cadres juridiques et les politiques qui visent à gérer les carrières des fonctionnaires et les cultures organisationnelles qui ont donné naissance à un modèle traditionnel de carrière dans la fonction publique. Par conséquent, ceux qui travaillent dans le secteur public doivent renforcer la capacité d’action des fonctionnaires en développant leur professionnalisation. De même, la flexibilité des carrières et les idées de mérite doivent être abordées de manière critique, en particulier dans les pays en développement, comme dans le cas analysé.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.210
Threshold uncertainty score0.417

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0080.005
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.079
GPT teacher head0.399
Teacher spread0.321 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Published2024
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