On the Distribution of Job Performance: The Role of Measurement Characteristics in Observed Departures from Normality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In a recent article, O'Boyle and Aguinis ( ) argued that job performance is not distributed normally but instead is nonnormal and highly skewed. However, we believe the extreme departures from normality observed by these authors may have been due to characteristics of performance measures used. To address this issue, we identify 7 measurement criteria that we argue must be present for inferences to be made about the distribution of job performance. Specifically, performance measures must: (a) reflect behavior, (b) include an aggregation of multiple behaviors, (c) include the full range of performers, (d) include the full range of performance, (e) be time bounded, (f) focus on comparable jobs, and (g) not be distorted by motivational forces. Next, we present data from a wide range of sources—including the workplace, laboratory, athletics, and computer simulations—that illustrate settings in which failing to meet one or more of these criteria led to a highly skewed distribution providing a better fit to the data than a normal distribution. However, measurement approaches that better align with the 7 criteria listed above resulted in a normal distribution providing a better fit. We conclude that large departures from normality are in many cases an artifact of measurement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle