MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283653217 · doi:10.3390/jrfm15070283

Driving SMEs’ Performance in South Africa: Investigating the Role of Performance Appraisal Practices and Managerial Competencies

2022· article· en· W4283653217 sur OpenAlexvenueno aff
Nhamo Mashavira, Sevias Guvuriro, Crispen Chipunza

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance appraisalBusinessStructural equation modelingContext (archaeology)Small and medium-sized enterprisesConceptual modelConceptual frameworkKnowledge managementMarketingManagementEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managerial competencies and performance appraisal practices are often ignored when considering the performance of Small-to-Medium Enterprises (SMEs). Yet, these competencies and practices are fundamental for the survival of the SMEs. SMEs are critical for economic growth and job creation in many economies. The current study sought to establish whether managerial competencies and performance appraisal practices correlate with SMEs’ performance in South Africa. Firm performance was measured using two variables: innovation and return on investment (ROI). The study adopted a structural equation modelling analytical approach. Interpersonal competencies were found to be a significant factor of managerial competencies, but conceptual and political competencies were not. The study also found that managerial competencies, and not performance appraisal practices, significantly correlated with both innovation and ROI. The study recommends that performance appraisal practices be tailored to suit SMEs in the developing countries context.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of risk and financial managementMême sujetFamily Business Performance and SuccessionTravaux en français237 207