A Comparison of the Ability Level of Human Resource Roles and Their Perceived Importance among HR Professionals in the Malaysian Government Linked Companies (GLCs)
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the ability level against the perceived importance of the Human Resource roles in the Malaysian government linked companies. The companies comprise of fourteen government linked companies that make up the G20 group of GLCs. These companies were chosen because they contribute to more than 70% of capitalization of the listed GLCs and have a workforce of nearly 148,000 headcount. Sixty nine HR Managers who were involved in strategic decision making were represented in the study sample. The research design was a correlational study. A structured questionnaire was used to collect data. The questionnaire solicited the perception of the respondents on their ability level of each HR Roles. Four domains of HR Roles were studied: Strategic Partner Role, Change Champion Role, Admin Expert Role and Employee Advocate/Agent Role. The study found that there was a vast difference in their ability level against their perceived importance of the particular HR Role. The mean score for Admin Expert Role was the highest and the Strategic Partner Role was the lowest among the four roles. However, the total effect score showed that the Employee Advocate/Agent Role scored the highest and the Change Champion Role scored the lowest. This juxtaposition suggests that what is actually practiced (ability) is not the same as what is professed (importance). As such it would benefit the HR Managers and their superiors to know that there is a difference in role ability towards role expectations and hence, find ways to improve the performance of the HR Managers and minimize a disparity in role expectation. This will indivertibly increase job performance and satisfaction overall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».