Technologies and Their Stakeholders in HRM: Insights Derived From Worker-Centered Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Technologies are transforming all facets of human resource management in organizations, from hiring processes to training programs to the management and structure of workflows. These changes affect not only the work and decision-making of managers and other organizational leaders, but also of employees. Employees face a wide range of impacts, from reconfigured opportunity structures in hiring, to demand for new skills sets and training, and to changed discretion and autonomy in undertaking their work. At the same time, technologies also bring new stakeholders into the fold. Developers and vendors are designing artificial intelligence applications to recruit and screen job applications, training protocols to ensure sustained use of their products, and algorithmic management applications to automate decisions regarding labor allocation and workflow. This symposium takes these two trends – the transformation of various HRM applications through technology and the addition of new stakeholders to HRM practices – as a starting point. Specifically, we focus on three processes and their technological transformations: AI-enabled recruitment and hiring; training; and algorithmic management. Empirical studies on each emphasize the experience of employees with such technologies and illustrate how the role of additional stakeholders—namely, the developers and vendors of technology—are integral to this experience. The proposed symposium thus offers a range of insights as to how various stakeholders may collaborate to derive equitably distributed value from technologies designed to improve organizations’ human resource management practices and explores challenges and limitations to doing so. From Resumes to Algorithms: Employers' Use of Algorithm-Driven Recruitment and Worker Implications Author: Xiangmin Liu; Rutgers U., New Brunswick Author: Adrienne E. Eaton; - Author: Liang Zhang; New York U. Author: Todd Vachon; Rutgers U., School of Management and Labor Relations Trained and Constrained: How Vendors Shape Technology Use during Digital Transformation Author: Jenna E. Myers; U. Of Toronto-Ind Rel Lbr Brokerage from the Bottom Up: Workplace Leaders as Algorithmic Brokers in Hotel Housekeeping Work Author: Christine A. Riordan; U. of Illinois at Urbana-Champaign Author: Hye Jin Rho; Michigan State U. Author: Yeaseul Hur; U. of Illinois at Urbana-Champaign Author: Patricia Tabarani; U. of Illinois at Urbana-Champaign
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».