Peut-on gérer la performance et le bien-être des employés? Une revue de littérature et quelques propositions de recherche sur les pratiques innovantes en gestion de la performance
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article vise à synthétiser les connaissances actuelles en regard des pratiques émergentes de gestion de la performance qui ont pour but de favoriser la performance et le bien-être des employés au travail. Plus précisément, cet article discute des connaissances à ce jour et des zones grises pour chacune des trois pratiques suivantes : 1) l’abandon des cotes de performance; 2) l’arrimage de la gestion de la performance avec le développement des employés; 3) la gestion de la performance par les forces. Des organisations réputées comme Adobe et Deloitte ont été à l’avant-garde de ces nouvelles pratiques et plusieurs organisations adoptent leurs démarches. Toutefois, les praticiens et les chercheurs ne connaissent pas nécessairement encore tous les impacts de ces pratiques à long terme. L’efficacité et la pertinence de chacune de ces pratiques dans le monde de la gestion sont discutées, tout en considérant l’aspect du bien-être des employés. Étant donné le manque relatif de connaissances sur l’abandon des cotes de performance, l’accent sur le développement et la gestion de la performance par les forces, l’article ouvre également sur des pistes prometteuses pour les chercheurs. Ces propositions de recherche pourraient aider les praticiens et les chercheurs à éventuellement répondre aux défis qui confrontent actuellement les organisations en matière de gestion de la performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».