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Enregistrement W1981463272 · doi:10.5430/jms.v2n2p57

Human Resource Management Practices in Nigeria

2011· article· en· W1981463272 sur OpenAlexvenueno aff
Sola Fajana, Oluwakemi Owoyemi, Elegbede Sikirulahi Tunde, Mariam Gbajumo-Sheriff

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal and Cross-Cultural Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman resource managementContext (archaeology)BusinessKnowledge managementCompetitive advantageHuman resourcesResource management (computing)GlobalizationResource (disambiguation)Strategic human resource planningManagementPolitical scienceMarketingComputer scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The globalization of business is having a significant impact on human resource management practices; and it is has now become more imperative than ever for business organizations to engage in human resource management practices on an international standard. While the management of people is mostly associated with HRM, the definition, parameter and context are contested by different writers. Some authors such as Kane (1996) argued that HRM is in its infancy, while other authors such as Welbourne and Andrews (1996) dispute it. However, other writers have attempted to differentiate between personnel management and HRM (Sisson, 1990), by emphasizing on the strategic approach to managing people. Other writers such as Legge (1995) have focused on the soft and hard approach to managing human resources. All these distinctions have contributed to the fundamental differences in understanding and defining human resource management practices, and therefore, HRM should not be incorporated within a single model, but rather adequate emphasis should be on understanding human resource management issues, which will assists practitioners, authors, mangers and organizations in developing and implementing HRM policies and practices that will be productive and that can make businesses to gain and sustain a competitive advantage. This is paper is aimed at exploring HRM practices in Nigeria.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations54
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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