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Enregistrement W2105153401 · doi:10.1111/j.1936-4490.2002.tb00665.x

The Neglect of Base Rate Data by Human Resources Managers in Employee Selection

2002· article· en· W2105153401 sur OpenAlexaffvenue
Glen Whyte, Christina Sue‐Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Base (topology)NeglectFactorial analysisComputer scienceOperations researchWelfare economicsStatisticsPsychologyMathematicsArtificial intelligenceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated the use of base rate information in decision making by individual and groups of human resources (HR) managers. A 2 times 2 (base rate x decision entity) mixed factorial design was used. Data were collected from 91 managers who were subsequently placed into 30 groups. The managers were presented with a written scenario describing a selection decision. The scenario contained both the prior probability that a job candidate had partnership potential and the candidate's score from a structured selection interview. Analysis of variance (ANOVA) confirmed that HR managers, both individually and collectively, were insensitive to the base rate data and relied too heavily on the interview scores. The HR managers as a result made inaccurate judgments about a job candidate's potential. Implications for the decision‐making and selection literatures are discussed. Résumé Cette étude a pour objet l'emploi de taux de probabilité de base (tablis sur un échantillonage préalable) dans les prises de décision par des gestionnaires en ressources humaines, pour des décisions effectuées tant sur un plan individuel que collectif. L'étude emploie un plan expérimental factoriel de 2 times 2 (probabilité de base x agent(s) de décision). Les données furent recueillies auprès de 91 gestionnaires, lesquels furent ensuite répartis en 30 groupes. Une situation fictive décrivant un choix d'embauche leur fut présenté. Le cas fictif indiquait la probabilité qu'avait un candidat de devenir éventuellement un associé d'une société, de même que le score du candidat dans une entrevue de sélection évaluative. L'analyse de la variance (Angl. ANOVA) confirme que les gestionnaires en ressources humaines, individuellement de même qu'en groupe, privilégiaient les résultats de l'entrevue aux dépens des probabilités de base. Par conséquent, les gestionnaires évaluaient assez imprécisément le potentiel du candidat. L'auteur discute ensuite les consequences de ces résultats pour les prises de décision en général, ainsi que pour l'étude des stratégies d'évaluation du personnel.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,089 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations7
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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