Performance Appraisal and Its Use for Individual and Organisational Improvement in the Civil Service of Ghana: The Case of Much Ado about Nothing?
Notice bibliographique
Résumé
Recent efforts to modernise public sector institutions have led to the adoption of performance management systems worldwide. The belief in performance management is that information generated can be used to help individuals improve themselves in terms of what they do in their organisations, which will subsequently impact positively on the organisation. An instrument for collecting performance information (PI) is performance appraisal (PA). Since the early 1990s, the Ghanaian government has attempted to develop a systematic appraisal system as a strategy to obtain PI in the civil service (CS). In spite of this, the CS continues to perform below expectations despite individuals getting promoted every year. What has been the effect of PA in the CS? How has the collected information been utilised to improve performance? What are the main barriers to the use of PI, and what practices can be put in place that might encourage the effective collection of PI and its use in the CS? We argue that the PA system is much ado about nothing. In analysing why this is so, we will look at the impediments that continue to affect the collection and usage of PI and to suggest ways that will help improve the system. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,041 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».