MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1927976166 · doi:10.3233/hsm-2010-0720

HRM capabilities as a determinant and enabler of productivity for manufacturing SMEs

2010· article· en· W1927976166 sur OpenAlexafffundabout
Bruno Fabi, Richard Lacoursière, Louis Raymond, Josée St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueHuman Systems Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésEnablingProductivityBusinessContingencyKnowledge managementContingency theoryAffect (linguistics)Human resource managementPerspective (graphical)Human resourcesIndustrial organizationOrder (exchange)Empirical researchProcess managementOperations managementComputer scienceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we assume that the entrepreneurial capability of SME owner-managers is reflected in the choices they make to coordinate their action in terms of human resource management (HRM), research and development (R&D), and advanced manufacturing technologies (AMT). However, to what extent do managerial choices made in these areas affect the performance of SMEs? And to what extent do the interactions of HRM capabilities with R&D and AMT capabilities also affect the performance of these enterprises? In order to answer these questions, an empirical study was conducted among 182 Canadian SMEs. Emanating from a perspective based on human systems and contingency theory, the results of this study indicate that the development of HRM capabilities allow SMEs not only to improve their productivity but also to significantly amplify the effect of R&D and AMT capabilities on this same productivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Systems ManagementMême sujetInnovation and Knowledge ManagementTravaux en français237 207