Focusing on Inputs, Outputs, and Outcomes: Are International Approaches to Performance Management Really so Different?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The focus of performance information appears, on the surface, to differ among Canadian, Australian, and US federal governments. While these countries emphasize different aspects of performance, their federal guidelines on performance measurement share important common ground — the logic model. A performance logic model helps clarify the linkages between inputs, activities, and process and outputs, short- and long-term outcomes, and impacts. The model assists both analysts and managers to articulate the cause-effect theory of a program or service and should answer the fundamental questions about WHY an initiative exists, WHAT the expected outcomes are, WHO the program or service will reach and HOW it will be delivered. There is a tendency for organizations to focus on measurement before first describing the logic of their enterprise. International practice suggests that Canadian, Australian, and US approaches all promote the understanding of program logic before measurement. Such an understanding will be key to the successful implementation of performance management initiatives in each of these countries.
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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 | 0,074 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,036 |
| Communication savante | 0,026 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».