The State of the Art in Evaluating the Performance of Assistant and Associate Deans as Seen by Deans and Assistant and Associate Deans
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the little-understood process of evaluating the performance of assistant and associate deans at dental colleges in the United States and Canada. Specifically, this research aimed to identify the methods, processes, and outcomes related to the performance appraisals of assistant/associate deans. Both deans and assistant/associate deans were surveyed. Forty-four of sixty-six deans (66.7 percent) and 227 of 315 assistant/associate deans (72.1 percent) completed surveys with both close-ended and open-ended questions. In addition, ten individuals from each group were interviewed. Results indicate that 75-89 percent of assistant/associate deans are formally evaluated, although as many as 27 percent may lack formal job descriptions. Some recommended best practices for performance appraisal are being used in a majority of colleges. Examples of these best practices are having at least yearly appraisals, holding face-to-face meetings, and setting specific, personal performance objectives/benchmarks for assistant/associate deans. Still, there is much room to improve appraisals by incorporating other recommended practices. Relatively high levels of overall satisfaction were reported by both assistant/associate deans and deans for the process and outcomes of appraisals. Assistant/associate deans rated the value of appraisals to overall development lower than did deans. Qualitative data revealed definite opinions about what constitutes effective and ineffective appraisals, including the use of goal-setting, timeliness, and necessary commitment. Several critical issues related to the results are discussed: differences in perspectives on performance reviews, the importance of informal feedback and job descriptions, the influence of an assistant/associate deans' lack of tenure, and the length of service of deans. Lastly, recommendations for enhancing performance evaluations are offered.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».