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Enregistrement W2079021799 · doi:10.1111/j.1468-2389.2008.00428.x

The Influence of a Manager's Own Performance Appraisal on the Evaluation of Others

2008· article· en· W2079021799 sur OpenAlexaffabout
Gary P. Latham, Marie‐Hélène Budworth, Basak Yanar, Glen Whyte

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Selection and Assessment · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance appraisalPsychologyEmployee Performance AppraisalMoodJob performanceApplied psychologySocial psychologyProcess (computing)ManagementJob satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the possibility that the performance appraisal process is affected by a pervasive and inherent effect that has heretofore been unidentified. This effect derives from the results of the performance appraisal most recently performed on the manager who subsequently conducts appraisals of others. The nature of this effect was examined in four studies. In a case study, the ratings received by two area coordinators in a university academic department affected their subsequent ratings of faculty. In a simulation, 30 managers received hypothetical feedback regarding their own job performance. The managers subsequently evaluated an employee on videotape. Managers who received positive feedback about their performance subsequently rated the employee significantly higher than managers who received negative feedback regarding their own performance. This occurred despite the fact that the managers knew the evaluation of them was bogus. The results of two follow‐up field studies involving 74 manager–employee dyads in a manufacturing company in Canada and 39 manager–subordinate dyads in a retail organization in Turkey are consistent with the view that one's own performance appraisal is related to the subsequent appraisal of one's subordinates. Both anchoring with insufficient adjustment and a mood induction may explain this effect, but the results are more consistent with the former explanation than the latter.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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