The impact of non‐performance information on ratings of job performance: A policy‐capturing approach
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Researchers have suggested that rater motives and the organizational context should be considered as sources of performance appraisal inaccuracies. A review of the performance appraisal literature revealed three primary non‐performance factors that managers consider when rating employee performance: (a) Potential negative consequences of ratings, (b) organizational norms, and (c) the opportunity to advance self‐interests. Using a policy‐capturing methodology, the current study investigated if these three non‐performance factors, as well as individual rater differences (e.g., conscientiousness, agreeableness, and performance appraisal experience), influence performance ratings. A sample of 303 experienced managers rated the performance of a fictitious employee, featured in a series of hypothetical scenarios, in which the above information was manipulated. Using hierarchical linear modeling, the results revealed that each of the three non‐performance related considerations accounted for variance incremental to objective employee performance. Managers' performance appraisal experience also predicted ratings, such that more experience was associated with lower ratings. These results provide support for the view that non‐performance factors can be a substantive component of performance ratings. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle