La personnalité, les habiletés cognitives et l’ajout de la vérification des réseaux sociaux comme prédicteurs de la performance en emploi
Notice bibliographique
Résumé
Les réseaux sociaux sont utilisés par plus de deux milliards d’utilisateurs. On observe une tendance accrue auprès des organisations utilisant ces réseaux, tels que Facebook, à des fins d’évaluation et de sélection de personnel. En effet, la cybervérification est, pour plusieurs gestionnaires, un nouvel outil qui s’ajoute aux méthodes de sélection traditionnelles, comme les tests de personnalité ou encore d’habiletés cognitives. Cependant, les quelques résultats d’études disponibles sur le sujet sont contradictoires : certaines démontrent un lien prévisionnel significatif entre l’évaluation du profil Facebook et certains comportements et d’autres non. Or, les preuves de validité concernant l’utilisation des réseaux comme prédicteurs de la performance en emploi sont, à ce jour, très peu nombreuses. Ainsi, ce projet vise à déterminer s’il est possible de prédire la performance en emploi de travailleurs en évaluant leur personnalité, leurs habiletés cognitives et les informations contenues dans leur profil Facebook. Pour ce faire, 94 travailleurs canadiens occupant leur poste depuis au moins six mois ont remplir des questionnaires évaluant les prédicteurs de la performance en emploi, soit la personnalité et les habiletés cognitives. Ils ont été évalués par huit juges en fonction des informations disponibles sur leur profil Facebook. Suivant un devis corrélationnel, des tests de régression multiple et hiérarchique ont permis de vérifier les hypothèses posées. Les résultats démontrent que les évaluations des juges sur les informations contenues sur les profils Facebook des candidats n’étaient pas liées à la performance en emploi. Ces constats suggèrent que les organisations doivent être prudentes lorsqu’elles utilisent des informations issues des réseaux sociaux dans le processus d’évaluation de candidats. Les forces et limites de l’étude, ainsi que des pistes de recherches futures sont également discutées.
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 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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».