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Enregistrement W2803331036 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199764921.013.015

Through the Looking Glass: Employment Interviews from the Lens of Job Candidates

2014· book· en· W2803331036 sur OpenAlexaff
Julie M. McCarthy, Bonnie Hayden Cheng

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2014
Typebook
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployer Branding and e-HRM
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEmpirical researchPerspective (graphical)Applied psychologyJob interviewChecklistAnxietyImpression managementProcess (computing)Psychological contractInterviewSocial psychologySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Job interviews are of crucial importance to the job search process. As a result, recent years have witnessed a considerable amount of research on job interviews from the perspective of candidates. While this research has provided valuable insight into candidate reactions, it has yet to have a strong impact on the actual behaviors of job candidates and organizations. Thus the goal of the current chapter is to bridge the gap between empirical knowledge and applied practice in job interviews. To accomplish this objective we first present a framework for understanding the interview process that is grounded in theoretical and empirical research. The focus of this framework is whether candidate characteristics (e.g., gender, age), behaviors (e.g., impression management, communication style), and reactions (e.g., anxiety, justice) have an effect on important interview-related outcomes, such as interview performance. This is followed by a comprehensive discussion of research relevant to each section of the framework, including impression management, the first handshake, interview anxiety, and other predictors of interview success. Implications for research and practice are discussed and a checklist for practice is provided. We conclude by highlighting how properly conducted interviews can simultaneously serve the best interest of both job applicants and organizations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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