Examining the assumption of measurement invariance in job performance ratings across time: The role of rater experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Performance appraisals are widely used in organizations and most typically involve raters evaluating groups of subordinates along a set of items designed to represent job performance over a predetermined period (e.g., annually). A defining but often overlooked characteristic of performance appraisals is that they are cyclical. Since raters conduct appraisals over many cycles, it may be that measures of job performance are not equivalent across time. This is important because changes or differences in aggregated performance ratings can only be meaningfully interpreted if raters' definitions of job performance, interpretation of what the items mean, and their view of what constitutes the different levels of performance remain unchanged over time, unaffected by their experience with appraisals. Although critical to the interpretation of job performance scores, measurement invariance concerns are generally absent from the literature. The current research investigated the extent to which rater experience affected the conceptualization and measurement of performance using performance data from a major South American company which comprised information from raters and ratees through several appraisal cycles. In the between‐rater design, measurement invariance was analyzed using ratings of one performance appraisal cycle from 514 raters divided into groups according to their level of experience. The within‐rater design analyzed ratings from the same 80 raters in their first three appraisal cycles. In the between‐rater analysis, data supported measurement invariance across raters with different levels of experience. Results from the within‐rater analysis suggested that the job performance factor structure was not the same across cycles. Implications for research and practice are discussed.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle