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Enregistrement W1480306746 · doi:10.1111/j.1468-2389.2011.00571.x

Selection Practices in <scp>C</scp>anadian Firms: An empirical investigation

2011· article· en· W1480306746 sur OpenAlexaff
Sara L. Mann, James Chowhan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Selection and Assessment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployer Branding and e-HRM
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)PsychologyPersonnel selectionTest (biology)PersonalityLogitHuman resource managementEmpirical researchApplied psychologySocial psychologyMarketingEconometricsManagementStatisticsBusinessEconomicsComputer scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using 7 years of data from Statistics Canada's Workplace and Employee Survey, this study examined the types of selection tools used with 23,639 employees in 6,693 Canadian firms. While 79% of these employees were given an interview during the selection process, only 10% were given a test on job‐related knowledge and 9% were given a personality test. Using logit analysis, job‐ and organization‐level variables were examined as predictors of the type of selection tools used. The size of the organization, an in‐house human resource department, the presence of a union and occupation were significant predictors of the use of a test on job‐related knowledge in the selection process. The implications and plausible explanations of this theory to practice gap are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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