The Influence of Artificial Intelligence on Human Resources Management Processes
Notice bibliographique
Résumé
Welcome/Introduction Paper presentations • Impact of Natural Language Processing on Personnel Selection. Presented by Emily Campion and Michael Campion • Artificial Intelligence and Performance Management. Presented by Arup Varma • Artificial Intelligence, Algorithms, and Compensation Practices and Decisions: Challenges and Opportunities. Presented by Janet Marler • Will AI Make Radically Changes to Human Resource Management Processes? Presented by Kimberly Lukaszewski Discussant, Gary Latham Impact of Natural Language Processing on Personnel Selection Author: Emily D. Campion; U. of Iowa Author: Michael A Campion; Purdue U. Artificial Intelligence and Performance Management Author: Arup Varma; Loyola U. Chicago Author: Vijay Edward Pereira; NEOMA Business School Author: Parth Patel; Australian Institute of Business AI, Algorithms, Compensation Practices and Decisions: Challenges and Opportunities Author: Janet H. Marler; U. at Albany, State U. of New York Will Artificial Intelligence Make Radically Changes to Human Resource Management Processes? Author: Kimberly Lukaszewski; Wright State U. Author: Dianna L. Stone; U. of New Mexico, Albany, and Virginia Tech Author: Richard Johnson; Washington State U.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».