Reactions to asynchronous video interviews: The role of design decisions and applicant age and gender
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Asynchronous video interviews (AVIs) are a form of one‐way, technology‐mediated selection interview that can help streamline and increase flexibility in the hiring process and are used to hire millions of applicants per year. Although applicant reactions to AVIs in general tend to be more negative than with traditional interview modalities, AVIs can differ widely in how they are designed. For instance, applicants can be provided with more or less preparation time, response length, rerecording options, or rely on different question formats. This study examines how AVI design features impact applicant reactions, as well as the moderating role played by applicant age and gender. Data from 27,809 real job applicant's AVI experiences were collected in 11 countries (69.3% English‐speaking) from 33 companies and relating to 72 types of positions. Data were fitted with linear mixed‐effects models to account for nesting. Results showed that allowing more preparation time and offering the opportunity to rerecord responses were related to more favorable reactions, while including more questions was related to more negative reactions. Applicants above the age of 31 reacted especially negatively to AVIs with more questions while those below the age of 30 preferred being allocated longer maximum response lengths. Women reacted more positively to increased preparation time. These findings might help both AVI vendors and hiring organizations design AVIs that facilitate a positive applicant experience. Our research also expands knowledge on applicant reactions to interviews, highlights crucial differences from traditional formats, and calls for integrating applicant characteristics into current theoretical frameworks on applicant reactions to AVIs.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».