Le recrutement des employés-cadres par les médias sociaux et son effet sur l’efficacité du recrutement international des talents : le cas de la multinationale Camso
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche a pour objectif de mieux comprendre la mouvance numérique et contribuer à l’enrichissement des connaissances en ce qui a trait au recrutement par les médias sociaux. Cette étude de cas exploratoire a pour but d’expliquer comment l’utilisation des médias sociaux pour le recrutement des employés-cadres modifie certains indicateurs de performance du recrutement des talents à l’échelle mondiale. Dans ce mémoire, j’examine les délais de recrutement, les coûts de recrutement, ainsi que l’impact des différences culturelles sur l’utilisation de ces nouvelles méthodes. Le cas étudié est celui de l’organisation manufacturière Camso, qui a conduit un projet pilote d’utilisation des médias sociaux pour combler treize (13) postes dans deux (2) sites : à Magog, Québec, au Canada, et à Ekala, Ja-Ela, au Sri Lanka. Les entrevues avec les recruteurs et les candidats embauchés ont été tenus sous la forme d’entrevues individuelles et de groupes de discussion. Cette méthode a permis d’identifier les effets de ces méthodes de recrutement et d’en comprendre les limites. Les principaux résultats de ma recherche suggèrent que cette méthode peut être efficace dans l’approvisionnement des talents, à la fois au niveau de la réduction du coût que du délai moyen du processus de recrutement. Quant à la distance culturelle entre les deux pays, elle ne s’est pas manifestée au niveau d’une divergence du coût ou de l’efficacité, mais plutôt au niveau de la présence de certaines catégories de candidats sur les médias sociaux, ainsi que sur la quantité d’information que les candidats rendent disponible sur leurs profils de médias sociaux. Enfin, les recommandations quant à l’utilisation dans la pratique et les contributions à la littérature portant sur le sujet, sont présentées.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».