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Enregistrement W2330035391 · doi:10.1109/idam.2014.6912707

Preliminary study on improving the efficiency of recruiting in a staffing agency using environment-based design methodology: Environment analysis

2014· article· en· W2330035391 sur OpenAlexaffabout
Daniil Barklon, Hansong Wang, Xinkai Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingAgency (philosophy)Matching (statistics)The InternetSustainabilityProcess (computing)RevenueComputer scienceScale (ratio)Process managementOrder (exchange)BusinessRisk analysis (engineering)Engineering managementEngineeringFinanceWorld Wide WebEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a preliminary study on improving the efficiency of recruiting in a staffing agency. Statistics show that the revenue of Canadian recruitment industry has increased sustainably in recent years and the contribution of temporary staffing services have reached approximately two-thirds of the whole recruitment industry sales. However, in the information explosion ages, how to improve the efficiency of recruiting is a critical challenge facing the staffing agencies. Traditional recruitment process is neither effective nor efficient in matching the large pool of candidates. Internet-based recruitment solutions can be very efficient in dealing with large-scale datasets but still have some problems. In order to know better about the design prolem and to gather more requirements, the authors introduce an emerging and promising Environment-Based Design methodology to conduct the environment analysis activities so as to find out the key environment components for the design problem and the relationships between the environment components.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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