Exploration of Social Media Capabilities for Recruitment in SMEs: A Multiple Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to explore social media capabilities for recruitment in the context of SMEs from the recruiters’ perspective. The conceptual framework is based on a perspective of the RBV that aims to concentrate specifically on the development of IT capabilities in the use of social media for recruitment purposes. In doing so, this study focuses on the following research questions: How do SMEs use social media for recruitment and what are their particularities? What are the capabilities needed to take advantage of social media for recruitment in SMEs? Have these social media capabilities been developed in SMEs? To answer these questions and build an emergent theory about these specific challenges of the digital era, we conducted an interpretive multiple case study in three Canadian SMEs using social media in their HR practices for at least three years. It was found that there are four main patterns that explain the use of social media for recruitment in SMEs. First, social media is not the first choice when it comes to choosing a recruitment tool. Second, the use of social media for recruitment is not a structured activity. Third, recruiters use social media the same way they do in their own life. Finally, marketing people are often involved in recruitment practices on social media. These patterns stem from the fact that SMEs have shortcomings in their social media capabilities in general and more specifically in recruitment where gaps exist in terms of knowledge, skills, and attitudes. To our knowledge, this study is the first to explore the use of social media for recruitment and to propose an integrated framework to evaluate social media capabilities. Through the identification and the discussion of a series of practices concerning e-HRM, our results are also helpful in a digital context where SMEs are struggling to keep up with the pace of adoption and use of IT in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».