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Enregistrement W2953688754 · doi:10.1037/apl0000431

Faking to fit in: Applicants’ response strategies to match organizational culture.

2019· article· en· W2953688754 sur OpenAlex
Nicolas Roulin, Franciska Krings

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployer Branding and e-HRM
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsycINFOOrganizational culturePersonalitySocial psychologyPropositionBig Five personality traitsPersonnel selectionPublic relationsManagementMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine applicant faking as an adaptive response to the specific environment that applicants are confronted with. More specifically, we propose that applicants fake by adapting their responses to the culture of the hiring organization so that they display the personality profile that best matches the organization's culture. In other words, they fake in a targeted manner, to increase their person-organization (P-O) fit. We tested this proposition in 6 studies, including experiments and surveys, and focused on competitiveness and innovativeness as 2 central elements of organizational culture. Results confirm that applicants infer an ideal personality profile from elements of organizational culture and then adapt their responses on personality inventories accordingly. Faking to increase P-O fit was present, albeit slightly weaker, when accounting for the fact that applicants choose organizations that fit their values. Overall, this research highlights the adaptive component of faking and underlines that it should not be considered a behavior that only dishonest individuals show. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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