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Enregistrement W2159767883 · doi:10.1111/ijsa.12072

Use of Situational Judgment Tests in Personnel Selection: Are the different methods for scoring the response options equivalent?

2014· article· en· W2159767883 sur OpenAlexaff
Catherine St‐Sauveur, Sarah Girouard, Véronique Goyette

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Selection and Assessment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensInnovaderm (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariance (accounting)Selection (genetic algorithm)Rank (graph theory)PsychologySample (material)Situational ethicsConstruct (python library)Personnel selectionPoint (geometry)Process (computing)StatisticsComputer scienceIncremental validityApplied psychologyConstruct validitySocial psychologyMachine learningPsychometricsMathematicsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The different methods used to score the response options in situational judgment tests ( SJT s) carried out as part of the personnel selection process were compared by creating different keys for a single SJT , and the potential benefits of an innovative method combining existing methods were examined. The results, based on a sample of 1,194 candidates, point to some interesting differences between scoring methods. First, the innovative method created the lowest mean, near 60%. Second, the single‐best‐answer method produced the largest variance. The curve of the rank‐ordering method was the closest to a normal distribution. Finally, evidence suggests that the best‐and‐worst‐answer method and the innovative method provide the best results regarding construct validity. In sum, although no clear conclusion could be drawn about which methods should be preferred to score SJT s, results indicate that the new method could prove to be very interesting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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