La personnalité, les habiletés cognitives et l’ajout de la vérification des réseaux sociaux comme prédicteurs de la performance en emploi
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.008 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".