A study of individual values and employment equity in Canada, France and Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper, in the context of the employment equity (EE) field, is to explore the relationship between individual values/beliefs and simulated hiring decisions of minority candidates in Canada, France and Ireland. Design/methodology/approach Individual values/beliefs were elicited using Likert type scales; subjects responded to a series of simulated hiring scenarios. Findings The link between individual value and belief systems and EE‐related HR decision making on recruitment of minority candidates is modestly supported by the findings presented here. The values/beliefs of students from leading business schools influenced, if in part, their simulated hiring decisions on minority candidates presented in the scenarios. National context also matters as EE institutions differ at the societal level of analysis. Research limitations/implications The subjects were business school students of limited work experience addressing scenario situations, not practicing managers making real hiring decisions. The use of self‐reports leads to the usual issues related to common method variance, the consistency motif, social desirability bias, and so on and we note the limits due to the reverse ecological fallacy. Research findings provide modest support to this argument but should be treated with caution. Practical implications Individual values and beliefs matter in HR decision making on recruitment of minority candidates. Originality/value Much EE research focuses on antecedents of values/beliefs; this paper is one of a handful of investigations that attempts to establish possible outcomes of values/beliefs towards EE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».