Distressed and distracted by COVID-19 during high-stakes virtual interviews: The role of job interview anxiety on performance and reactions.
Notice bibliographique
Résumé
Employers have increasingly turned to virtual interviews to facilitate online, socially distanced selection processes in the face of the COVID-19 pandemic. However, there is little understanding about the experience of job candidates in these virtual interview contexts. We draw from Event System Theory (Morgeson et al., 2015) to advance and test a conceptual model that focuses on a high-stress, high-stakes setting and integrates literatures on workplace stress with literatures on applicant reactions. We predict that when applicants ruminate about COVID-19 during an interview and have higher levels of COVID-19 exhaustion, they will have higher levels of anxiety during virtual interviews, which in turn relates to reduced interview performance, lower perceptions of fairness, and reduced intentions to recommend the organization. Further, we predict that three factors capturing COVID-19 as an enduring and impactful event (COVID-19 duration, COVID-19 cases, COVID-19 deaths) will be positively related to COVID-19 exhaustion. We tested our propositions with 8,343 job applicants across 373 companies and 93 countries/regions. Consistent with predictions, we found a positive relationship between COVID-19 rumination and interview anxiety, and this relationship was stronger for applicants who experienced higher (vs. lower) levels of COVID-19 exhaustion. In turn, interview anxiety was negatively related to interview performance, fairness perceptions, and recommendation intentions. Moreover, using a relevant subset of the data (n = 6,136), we found that COVID-19 duration and deaths were positively related to COVID-19 exhaustion. This research offers several insights for understanding the virtual interview experience embedded in the pandemic and advances the literature on applicant reactions. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».