MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402071339 · doi:10.1016/j.chbr.2024.100471

Examining the characteristics and effectiveness of online employee reviews

2024· article· en· W4402071339 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputers in Human Behavior Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployer Branding and e-HRM
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelpfulnessAttractivenessReputationPsychologyLatent Dirichlet allocationReputation managementLISRELSocial psychologyPublic relationsMarketingTopic modelStructural equation modelingBusinessPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employee reviews on platforms like Glassdoor and Indeed significantly influence organizational attractiveness of millions of prospective applicants. To deepen our understanding of this phenomenon, we examined the effects of employee review characteristics on perceived helpfulness – a proximal indicator of adopting shared information. Specifically, we investigated the relationship between the sentiment of organic Glassdoor reviews (ranging from positive to negative attitudes) and their helpfulness ratings. Additionally, we explored the moderating roles of overall corporate ratings and employee status in shaping the impact of employee reviews. Employing automated text analysis with Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Structural Topic Modeling, we further delved into employee review content to extract the topics discussed and how their attributes (e.g., the extent to which the topic is discussed) influence perceived helpfulness. Drawing insights from an extensive analysis of 24,687 Glassdoor reviews, our findings revealed that negative reviews of lower rated organizations tend to receive higher helpfulness ratings, particularly when provided by former employees. The topics identified through LDA encompassed both instrumental and symbolic aspects of organizations, with their extent of discussion uniquely interacting with sentiment. Our study sheds light on the profound impact of employee satisfaction on the perceived helpfulness of online reviews. By presenting a comprehensive analysis of online reviews, this research offers valuable insights for businesses to enhance their organizational attractiveness and better understand the dynamics of online reputation management. • Negative reviews are considered more helpful and are partially buffered by organizational ratings. • Former employees' reviews are considered more helpful to readers. • Computerized text analysis uncovers that employee reviewers discuss aspects of organizations' climates and provisions. • Employee reviewers who discuss several topics are more helpful. • Employee reviewers are less helpful when they negatively elaborate on a specific topic.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle