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Enregistrement W4405586948 · doi:10.1111/ijsa.12515

Is Anybody Watching Me? Effects of Information About Evaluators on Applicants' Use of Impression Management in Asynchronous Video Interviews

2024· article· en· W4405586948 sur OpenAlexaff
Koralie Orji, Nicolas Roulin, Adrian Bangerter

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Selection and Assessment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployer Branding and e-HRM
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyImpression managementImpressionAsynchronous communicationApplied psychologyImpression formationSocial psychologyMedical educationPerceptionWorld Wide WebComputer scienceSocial perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asynchronous video interviews (AVIs) are widely used in hiring, but the lack of social presence (e.g., uncertainty about the identity of evaluators) may hinder effective impression management (IM) for applicants. This study examined whether providing information about evaluators facilitates applicant IM use in AVIs, specifically ingratiation or self‐promotion. It also explored the experience involved in applicants' response generation. In a mock AVI, 160 participants were randomly assigned to one of two conditions (with or without information about the evaluator). They reported their thoughts after watching their interview recordings. Providing information about the evaluator enhanced ingratiation but did not affect self‐promotion. Qualitative analyses revealed that participants with evaluator information were more likely to reference organizational values and align themselves with the evaluator, whereas those without it concentrated more on demonstrating their job‐relevant skills. Participants' reported thoughts and emotions suggested that formulating suitable answers and interacting with a computer represent major concerns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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