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Enregistrement W1572749131 · doi:10.1111/peps.12015

Boundary Conditions of the High‐Investment Human Resource Systems‐Small‐Firm Labor Productivity Relationship

2012· article· en· W1572749131 sur OpenAlexaffabout
Clint Chadwick, Sean A. Way, Gerry Kerr, James W. Thacker

Notice bibliographique

RevuePersonnel Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamismIndustrial organizationInvestment (military)ProductivityHuman resource managementHuman capitalContingency theoryEmpirical researchProfit (economics)BusinessHuman resourcesStrategic human resource planningLabour economicsContingencyResource (disambiguation)Capital callEconomicsMicroeconomicsFinancial capitalManagementMarket economyEconomic growthIndividual capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although a few published, multiindustry, firm‐level, empirical studies have linked systems of high‐investment or high‐performance human resource management practices to enhanced small‐firm performance, this stream of strategic human resource management research is underdeveloped and equivocal. Accordingly, in this study, we use a sample of for‐profit, private‐sector, small Canadian firms with fewer than 100 employees from a variety of industry sectors to examine boundary conditions of the relationship between firm‐level high‐investment human resource systems and objective small‐firm labor productivity. Congruent with contingency theory, this study's results indicate that the extent and nature of the influence of high‐investment human resource systems on objective small‐firm labor productivity is contingent on internal (differentiation strategy and firm capital intensity) and external boundary conditions (industry dynamism and industry growth). Implications and limitations of this research study as well as avenues for future research are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations159
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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