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Record W1610683123

Réactions du chef de PME après utilisation d'un système d'évaluation multi-source

2009· article· fr· W1610683123 on OpenAlexaboutno aff
Nancy Brassard

Bibliographic record

VenueLe dépôt institutionnel (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAccounting and Organizational Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsValuation (finance)BusinessFinance
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans une ère de concurrence économique accrue, les organisations éprouvent de plus en plus le besoin de mesurer le rendement de leurs employés, y compris celui de leurs dirigeants.À cette fin, l'évaluation demeure un outil de gestion privilégié.Au nombre des systèmes d ' évaluation existants, le feed-back multi-source (FMS)ou feed-back 360°est en progression.Malheureusement, on ne connaît pas encore très bien l'incidence de ce type de système, la littérature étant plutôt muette sur ce qu ' il donne concrètement et, particulièrement, sur la réaction des évalués subséquemment à l' obtention de leur rapport d ' évaluation.Il ressort néanmoins de certaines études que les dirigeants, et surtout, les chefs se sentent laissés à eux-mêmes quant à l'évaluation de leurs compétences.Il Y a quelques années, à la demande du Groupement des chefs d ' entreprise du Québec (GCEQ), un instrument de type muIti-source a été conçu par le Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises (LaRePe), afin de mesurer spécifiquement la performance des chefs d'entreprise comme leader.À ce stade-ci, les promoteurs désirent mieux comprendre l' incidence de l' utilisation de leur outil: le PDG-Leadership.Pour combler les lacunes de la littérature, et aussi pour répondre au besoin du GCEQ, la présente thèse porte sur la réaction des chefs à la suite de la réception de leur rapport d ' évaluation.L'objet de la recherche est double: il s' agit d 'examiner les variables qui influencent le fait que les évalués entreprennent des actions à la suite de leur feed-back (considération théorique) et, d'autre part, de connaître davantage ces actions entreprises bref, ce que le système de feed-back multi-source (FMS) donne vraiment (considération pratique).Afin de mener à bien la recherche, une résidence a été réalisée.Elle a fourni le contexte pour élaborer un questionnaire d'enquête s' appliquant particulièrement REACTIONS OF THE SMEs' OWNER AFTER USE OF A MULTISOURCE FEEDBACK SYSTEM

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.116

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.092
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.188
Teacher spread0.171 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
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