The performance appraisal congruency scale: an assessment of person‐environment fit
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to construct an instrument to assess employee‐perceived performance appraisal congruency and then to use the scale to predict employee attitudes about their performance appraisal systems. Design/methodology/approach The scale was developed using 28 subject‐matter experts and researcher knowledge of the extant literature. The scale was then completed by a sample of 135 individuals using internet administration. Findings Regression analyses showed that performance appraisal congruency predicted overall system satisfaction, perceived usefulness and fairness. Supplementary analyses of the performance appraisal congruency items were conducted so as to refine the original instrument for future research. Research limitations/implications Limitations of the study include: the interviews conducted to develop the instrument were conducted in a single organization; the study used an internet sample that was made up of university alumni; all measures were self‐report; and single item measures were used as the criterion variables. The findings support the utility of the use of the P‐E fit model in performance management systems. Future research should assess outcomes that would be of interest to organizations, such as the relationships with performance system satisfaction and employee commitment and turnover. Practical implications If employees perceive that the performance appraisal system is congruent with their expectations, then positive outcomes should be expected. Originality/value While congruency has been linked to important outcomes such as job satisfaction, organizational commitment, turnover intention, and actual turnover, it has not been used within a performance appraisal framework.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 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 ».