Multisource assessment programs in organizations: An insider's perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study is an overview of multisource assessment (MSA) practices in organizations. As a performance evaluation process, MSA can take various forms and can be complex for an organization to use. Although the literature on MSA is extensive, little information exists on how these programs are perceived by the individuals responsible for their implementation and maintenance. The purpose of this study was twofold: to describe the current MSA practices used in organizations and to assess the issues associated with implementation and management of these practices from the perspective of the individual responsible for managing an MSA program. One hundred one companies located in Canada were surveyed for the study; almost half of these organizations (43 percent) were using MSA. Interviews of managers responsible for MSA in various organizations and some archival data on these organizations were the main source of data for the study. The study revealed that the use of MSA differs widely from one company to another. In addition, results show that, once implemented, MSA requires a number of adjustments. The source of these adjustments centered on employee resistance, lack of strategic purpose for MSA, poor design of the instrument, and problems with the technology used to support MSA. These results are discussed and a proposed research agenda is outlined.
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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 | 0,028 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».