Evaluating interview criterion‐related validity for distinct constructs: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The employment interview is used to assess myriad constructs to inform personnel selection decisions. This article describes the first meta‐analytic review of the criterion‐related validity of interview‐based assessments of specific constructs (i.e., related to task and contextual performance). As such, this study explores the suitability of the interview for predicting specific dimensions of performance, and furthermore, if and how interviews should be designed to inform the assessment of distinct constructs. A comprehensive search process identified k = 37 studies comprising N = 30,646 participants ( N = 4449 with the removal of one study). Results suggest that constructs related to task ( ρ = .30) and contextual ( ρ = .28) performance are assessed with similar levels of criterion‐related validity. Although interview evaluations of task and contextual performance constructs did not show discriminant validity within the interview itself, interview evaluations were more predictive of the targeted criterion construct than of alternative constructs. We further found evidence that evaluations of contextual performance constructs might particularly benefit from the adoption of more structured interview scoring procedures. However, we expect that new research on interview design factors may find additional moderating effects and we point to critical gaps in our current body of literature on employment interviews. These results illustrate how a construct‐specific approach to interview validity can spur new developments in the modeling, assessment, and selection of specific work performance constructs.
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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 | 0,274 | 0,410 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».