Le suivi de la performance, de I'incantatoire au passage à I'acte:Une étude du suivi de performance de six programmes d'aide aux entreprises1
Notice bibliographique
Résumé
Sommaire: Cet article étudie le suivi de la performance dans les programmes publics et exprime le potentiel que représente cet outil de gestion pour les organisations publiques. Les auteurs traitent d'une question de recherche portant sur la conformité du suivi de la performance dans les programmes sous étude pour la période 1993–1998, et des causes des écarts observés par rapport au modèle‐type de suivi de la performance. Le suivi de performance fut réaliséà cette époque de manière ad hoc et opportuniste. Leurs recherches ont permis de conclure que le suivi de performance s'est heurté d'abord à la difficulté de définir de manière univoque le concept de la « bonne » performance d'un programme. S'ensuivirent des difficultés intellectuelles et pratiques pour mesurer et évaluer ladite performance. Cependant, la difficulté de mettre en place un réel processus de suivi n'est pas imputée à cette seule cause. On observerait plutôt la convergence de plusieurs causes qui se manifestent en efforts conceptuels insuffisants, au moment de la conception et de la mise en Deuvre des programmes, pour développer et implanter un authentique suivi de la performance. Abstract: This article focuses on performance monitoring in public programs and demonstrates the potential this management tool has for public organizations. The authors examine studies dealing with the consistency of performance monitoring during the period 1993 to 1998 for the programs under review, and the reasons for the differences observed when compared with the standard model for performance monitoring. During this period, performance monitoring was done on an ad hoc and opportunistic basis. Based on their research, the authors conclude that the first obstacle to performance monitoring is the difficulty of defining, unequivocally, the concept of “good” performance with reference to a program, as well as the intellectual and practical difficulties of measuring and evaluating the said performance. However, this is not the only reason why implementing a real monitoring process is so difficult. Rather, it could be that the convergence of several causes at the time the programs are designed and implemented, which results in insufficient conceptual efforts to develop and establish an authentic performance monitoring process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».