Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to clarify the notions that underlie performance measurement systems (PMS) and to propose an information systems (IS)‐based characterisation and definition of PMS, that is, as a performance management information system (PMIS). Design/methodology/approach Research on PMS can be enhanced by a clear, precise and uniform characterisation of this research object in IS terms A classification scheme is developed and the contribution areas of an IS perspective to PMS research are presented and exemplified. Findings The knowledge developed in IS research in the form of IS theories, models and methods can be applied in research on PMS, particularly in empirical studies that analyse the individual and organisational behaviours associated with the PMS phenomenon. Research limitations/implications The conceptualisation and definition of PMS, as found in the literature, have not truly reflected their basic nature and characterisation as IS. Practical implications The research benefits of an IS‐based approach are illustrated through a PMS usage model founded on IS theory. In so doing, a contribution is made to the PMS research field by reinforcing its theoretical and empirical foundations. Originality/value This study proposes a novel and demonstrably useful IS‐based perspective, including an improved conceptualization and definition of PMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».