L'administration de tests en sélection du personnel
Bibliographic record
Abstract
Résumé Une croissance marquée de l’utilisation de l’administration de tests en ligne ( online testing ) en sélection du personnel a amené plusieurs auteurs à se poser des questions sur l’efficacité, la validité et l’équité d’une telle pratique. Le présent article, appuyé par la littérature universitaire et professionnelle, examine les principaux enjeux de l’administration des tests en ligne et propose des recommandations quant à la façon d’y faire face. Les enjeux présentés sont au nombre de 13 : la présence d’un administrateur au moment de l’administration de tests effectué en milieu contrôlé; la familiarité avec les ordinateurs et l’accès à ceux-ci par les candidats; les problèmes techniques liés à l’informatique; la tricherie; l’administration répétée des tests; la sécurité des tests; la standardisation des conditions d’administration; les propriétés psychométriques des tests en fonction d’une administration en ligne ou sous format papier-crayon; la flexibilité des plates-formes de l’administration de tests en ligne; l’interprétation des résultats et la rétroaction au répondant; la perception des candidats face à leur expérience de l’administration de tests en ligne; la protection des données; le choix du système de l’administration de tests en ligne.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".