L’embauche en ligne dans le secteur de la haute technologie est-elle meilleure?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
En mars 2021, Learning Management Pro (LMP) préparait la réouverture de ses bureaux après deux ans de pandémie. L’ensemble du personnel travaillait à distance, et l’équipe des ressources humaines menait en ligne tous les entretiens d’embauche ainsi que l’intégration des recrues. Le virage vers le recrutement et l’intégration en ligne présentait des avantages comme des inconvénients, et Asha Jemerson, à la tête du service des ressources humaines de LMP, se demandait si l’entreprise gagnerait à reprendre ses méthodes traditionnelles prépandémiques. Ce cas, inspiré de vraies personnes et organisations, est conçu à des fins de formation en ressources humaines à tous les cycles universitaires; il explore des concepts liés à la transition de la réalisation de tâches traditionnellement effectuées en personne vers un environnement virtuel.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it