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
Abstract The demand for talent has increased while the offer has declined and these worrying trends don’t seem to show any sign of change in the near future. According to Bloomberg Businessweek, USA, Canada, UK, and Japan (among many others) will face varying degrees of talent shortages in almost every industry in the coming years. The performed study focuses on identifying patterns which relates to human skills. Recently, with the new demand and increasing visibility, human resources are seeking a more strategic role by harnessing data mining methods. This can be achieved by discovering generated patterns from existing useful data in HR databases. The main objective of the paper is to determine which data mining algorithm suits best for extracting knowledge from human resource data, when in it comes to determining how suited is a candidate for a specific job. First of all, it must be determined a way to evaluate a candidate as objective as possible and rate the candidate with a mark from 0 to 10. To do so, some data sets had to be generated with different numbers of values or different values and wore processed using Weka. The results had been plotted so that it would be easier to interpret. Also, the study shows the importance of using large volumes of data in order to take informed decisions has recently become extremely discussed in most organizations. While finances, marketing and other departments within a company receive data systems and customized analysis, human resources are still not supported by expert systems to process large data volumes. The software prototype designed for the experiment rates individuals (working for the company, or in trials) on a scale from 0 to 10, offering the decision makers an objective analysis. This way, a company looking for talent will know whether the person applying for the job is suited or not, and how much the hiring will influence the overall rating of the department.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| 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