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Enregistrement W1968203948 · doi:10.1177/1038411105050307

Best practice or best fit? High involvement management and base pay practices in Canadian and Australian firms

2005· article· en· W1968203948 sur OpenAlexaffabout
Richard J. Long

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Human Resources · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceConvergence (economics)Style (visual arts)BusinessManagement stylesMarketingBase (topology)Survey data collectionDemographic economicsPublic relationsEconomicsManagementEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using survey data from 349 Canadian and Australian firms, this study examines, first, whether country per se makes a difference to base pay practice for non-managerial employees, and, second, whether firms reporting a high involvement management (HIM) style adopt a distinct approach to base pay configuration. Contrary to the convergence thesis, the results reveal significant inter-country differences, with Canadian firms accentuating job-based methods while Australian firms are more likely to use person-based practices. Contrary to best practice predictions, in neither country is HIM style a significant predictor of person-based base pay practices. Indeed, in Canada HIM style is strongly associated with job-based practices. In both countries, pay for personal skill/competency is associated chiefly with teamworking rather than with HIM style. Overall, these findings provide little support for the claimed ‘best practice’ association between HIM and person-based practices. They also highlight the continued importance of contextual/institutional factors and, hence, of ‘best fit’ considerations in firms’ choice of base pay practices.

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)0,003
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations45
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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