Isolating the effect of rater experience as a time‐variant predictor of performance ratings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A defining but sometimes overlooked characteristic of performance appraisals is that they are cyclical. The cyclical nature of performance appraisals makes it important to consider time‐variant definitions and operationalizations of constructs such as rater experience. In the current study, we work to clarify the association between rater experience and performance ratings by operationalizing rater experience as the number of appraisal cycles raters participated in. We did so while controlling for other similar but distinct operationalizations of experience such as span of control (number of ratees per rater) and familiarity with ratees. Furthermore, we employed a multilevel longitudinal design and analysis that allowed us to model rater experience as a time‐variant predictor of performance ratings and isolate its effects from both between‐rater and organizational context effects. The data were real appraisal data from a large South American company that contained 9233 ratees, across five appraisal cycles from 893 raters in 29 different business units, resulting in 24,608 observations. Our results revealed that rater experience had a small but statistically significant positive association with performance ratings. We also found that familiarity and span of control, were positively and negatively associated with performance ratings, respectively. Implications for practice and research are discussed.
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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 | 0,018 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».