Performance Management of a Government Organization: Abu Dhabi’s Experience
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this investigation is to understand how the performance management system (PMS) was implemented and used in a government organization in Abu Dhabi and how the PMS was nestled with specific organizational rationalities and context. This case study used semi-structured interviews and documents and drew upon Ferreira and Otley’s (2009) PMS framework and the Broadbent and Laughlin’s (2009) conceptual model. The former framework was used to understand the functional characteristics and use of PMS in a specific organization and the later model facilitated the understanding of the organizational context and the underlying rationality with respect to PMS. The findings exhibit that the institutionalization of PMS is a slow learning process and needs support of the top management. Specifically, the PMS was implemented in phases spanning over a period of more than five years. There was no unified reward system specifically linked to performance in the PMS and incentives/rewards varied in different divisions. Once implemented at corporate and divisional levels, the PMS was being cascaded down to individual level, to align individual goals/objectives with organizational goals. The paper contributes to the understanding of implementation and operation of PMS within a specific context in Abu Dhabi. The PMS was guided by the context where communicative rationality was dominant and that resulted in the acceptance of PMS by most of the employees. However, the field insights suggest that the case organization needs to invest in the development of human resources to support the operation of PMS.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».