Improving salesforce performance: A meta-analytic investigation of the effectiveness and utility of personnel selection procedures and training interventions
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
Research on the effectiveness in improving salesforce performance through personnel selection procedures and training interventions was examined by meta-analytic techniques applied with 157 predictor-criterion effect sizes involving selection procedures and 12 effect sizes involving training interventions. Significant effect sizes, on average, were obtained for (a) composite-domain assessment against both subjective (ratings) and objective (sales performance) criteria, (b) single-domain assessment against both criterion types, and (c) training interventions with respect to both criterion types combined. Significant variability was found among individual effect sizes within all categories of aggregation. Of the six specific categories of single-domain assessment considered, five yielded significant validity for each of the two criterion types. Follow-up utility analyses revealed improvements in sales productivity of from 14.8% to 34.1% for selection procedures and of 23.1% for training. Associated dollar-based utility estimates indicated particularly substantial dollar gains for organizations employing composite-domain selection with rigorous selection ratios, and lesser, but still substantial, gains from single-domain selection with rigorous selection ratios, and from training interventions. © 2001 John Wiley & Sons, Inc.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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