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Enregistrement W3176024111

The Effectiveness of Tiered Goals in Performance Measurement Systems

2006· article· en· W3176024111 sur OpenAlexaff
Scott A. Jeffrey, Alan Webb, Axel Schulz

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoal settingGoal orientationTask (project management)Outcome (game theory)AttractivenessProcess managementPsychologyPerformance measurementComputer scienceKnowledge managementBusinessMarketingSocial psychologyEconomicsMicroeconomicsManagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Goals are an important aspect of any organization's performance measurement system. Yet setting appropriate goals to motivate individuals in the organization is not a trivial task. In this study we investigate an alternative to both single stretch goals and individual goals in the form of tiered goal systems. Tiered goals have received increased practitioner attention with companies such as BI(R) using goal bands in their GoalQuestTM product. While prior academic literature has pointed to this approach as viable (Latham and Locke 1991) there has been no empirical testing of either its effectiveness over time or its effectiveness against other established goal setting approaches such as the single stretch goal. In this study we investigate not only the performance outcome but also some of the underlying cognitive processes in terms of goal commitment, goal attractiveness and self-efficacy. Our results show an initial significant increase in performance when the tiered goal system is introduced, which is subsequently reversed as individuals find the ratcheting up of performance goals unacceptable and reduce their commitment to the higher goal. We also find that contrary to expectations that compared to a single stretch goal, the tiered goal neither resulted in significant initial nor long term differences as individuals in the stretch goal persisted with the goal over time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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