Hiring leaders: Inference and disagreement about the best person for the job
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 Hiring is a critical determinant of organizational performance and has received considerable attention in economics where the focus is on identifying who is the best person for the job (an adverse selection problem) and ensuring that the person hired has incentives to behave in a desirable manner (a moral hazard problem). The implicit assumption in this literature is that everyone agrees on what constitutes the “best candidate.” In this paper we show that the economics literature fails to recognize that people will generally disagree over “what is best?” Answering this question requires people to make inferences about the environment the organization expects to experience in the future and to match this environment with leader characteristics. Given the idiosyncratic nature of inference, there will be disagreement on the “best person for the job,” even when everyone shares the same goals. The purpose of this paper is to outline why conflict regarding the most desirable person for the job emerges in rapidly changing environments and how this conflict is different from conflict that arises from self-interest and the presence of decision-making biases. The paper shows that conflict from inference, if properly dealt with, can actually improve decision-making, and what can be done to create the right conditions for this to occur. The paper also shows why hiring always involves an element of luck.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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