Use of Social Networking Sites for Recruiting and Selecting in the Hiring Process
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
Business’ departments are already taking advantage of the convenience of technology, while global competition continues to demand creativity in terms of how employers acquire human capital. Thus leading to the question, how can employers take full advantage of technology in the hiring process? For instance, social networking sites (SNS) are being explored as an additional tool for recruiting and selecting the best-suited employees. Even though all types of businesses are taking the initiative to attempt the integration of SNS into their hiring process, many may still lack understanding on how candidate experience influences employer brand image, in addition to its actual benefits and risks. Through the analysis of peer-reviewed journals and other reliable sources concerning the effect of SNS on recruiting and selecting employees, we have found many benefits in the recruiting process, while SNS used in the selecting process could bring further challenges to employers. For instance, lower cost and time per hired employee, ability to reach a high number of possible applicant especially younger generations, ability to attract passive job applicants, and the inclusion of a supplementary method for employee performance predictions are the most important benefits SNS presents to the overall hiring process. On the contrary, legal issues, inability to attract a diverse pool of candidates, the lack of reliability and validity of such platforms, and the overall accuracy of information obtained are risks and pitfalls of the combination of SNS and the hiring process. After examination, we conclude that SNS should be used in recruiting and selecting of employees, but employers should not solely rely on such platforms. Employers greatly benefit from the unbiased information concerning SNS, but as time progresses and processes evolve, further research is always needed in order to reinforce or challenge earlier findings.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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