Subjective and objective measures of organizational performance: An empirical exploration
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Governments around the globe now seek to judge the performance of their public services. This has given rise to the introduction of a range of complex and sophisticated regimes to provide information to politicians, managers and the public on organizational success or failures. Examples include an index of measures of performance of Chinese cities (China Daily 2004), the Comprehensive Performance Assessment in English local government (Audit Commission 2002), the Government Performance Results Act 1992 in the US, the Service Improvement Initiative in Canada, the Putting Service First scheme in Australia, Strategic Results Area Networks in New Zealand, Management by Results in Sweden, and Regulation of Performance Management and Policy Evaluation in the Netherlands (Pollitt and Bouckaert 2004). Researchers have increasingly turned their attention to public service performance (e.g., see the Symposium edition of Journal of Public Administration Research and Theory 2005 (Boyne and Walker 2005), on the determinants of performance in public organizations). Despite such progress, a persistent problem for public management researchers and practitioners has been the conceptualisation and measurement of performance. Previous research has shown that organizational performance is multifaceted (Boyne 2003; Carter et al . 1992; Quinn and Rohrbaugh 1983; Venkatraman and Ramanujuam 1986). This is because public organizations are required to address a range of goals, some of which may be in conflict. Consequently, public organizations are obliged to focus attention on multiple dimensions of performance. Boyne's (2002) review of these dimensions isolated five conceptual categories – outputs, efficiency, effectiveness, responsiveness and democratic outcomes.
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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 | 0,035 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».