Systems breakdown in recruitment at McCune Contracting
Notice bibliographique
Résumé
Synopsis Rachel Banning was assigned a new role in HR with the responsibility to update recruitment and orientation systems to meet the rapidly growing demand for manpower at McCune Contracting, an oilfield services provider in Alberta, Canada. McCune’s industry peers were competing to attract the same skilled employees, within a relatively small talent pool. The HR team was only a few short weeks away from the upcoming peak “turnaround season” when they would be expected to recruit and deploy 500 new temporary workers for their clients’ sites. Banning knew she had to take immediate actions to fix as many of the systems issues as possible and to eventually set the team up with a more permanent solution for systems integration. Research methodology The authors had access to McCune Contracting to complete field research for this case. Relevant courses and levels The case is designed for business students at both graduate and undergraduate levels. The case can be used in operations management courses to discuss the topic of process analysis and operations strategy or in management information system courses as a comprehensive case study for use at the end of the course. The case might particularly appeal to students who have worked in human resources management areas or the service industry. Theoretical bases Theoretical underpinnings include a process view of organizational performance, internal supplier and internal customer orientation, performance improvement, information systems integration and value chain analysis.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,003 |
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 ».