Performance management in healthcare: a critical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - The purpose of this paper is to explore the underlying theoretical assumptions and implications of current micro-level performance management and evaluation (PME) practices, specifically within health-care organizations. PME encompasses all activities that are designed and conducted to align employee outputs with organizational goals. Design/methodology/approach - PME, in the context of healthcare, is analyzed through the lens of critical theory. Specifically, Habermas' theory of communicative action is used to highlight some of the questions that arise in looking critically at PME. To provide a richer definition of key theoretical concepts, the authors conducted a preliminary, exploratory hermeneutic semantic analysis of the key words "performance" and "management" and of the term "performance management". Findings - Analysis reveals that existing micro-level PME systems in health-care organizations have the potential to create a workforce that is compliant, dependent, technically oriented and passive, and to support health-care systems in which inequalities and power imbalances are perpetually reinforced. Practical implications - At a time when the health-care system is under increasing pressure to provide high-quality, affordable services with fewer resources, it may be wise to investigate new sector-specific ways of evaluating and managing performance. Originality/value - In this paper, written for health-care leaders and health human resource specialists, the theoretical assumptions and implications of current PME practices within health-care organizations are explored. It is hoped that readers will be inspired to support innovative PME practices within their organizations that encourage peak performance among health-care professionals.
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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 | 0,061 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».