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Enregistrement W2030837798 · doi:10.1108/14626001011041229

Is there a relationship between information technology adoption and human resource management?

2010· article· en· W2030837798 sur OpenAlexaffabout
Wendy R. Carroll, Terry H. Wagar

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business and Enterprise Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryRestructuringBusinessHuman resource managementNova scotiaOriginalityKnowledge managementHuman resourcesValue (mathematics)Resource (disambiguation)Investment (military)MarketingFunction (biology)Industrial organizationManagementEconomicsQualitative researchPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to investigate whether the adoption of information technology is associated with human resource management and organizational restructuring. Design/methodology/approach SMEs in Nova Scotia were visited and complete data from 130 firms were obtained. Findings The rate of IT adoption varies noticeably among SMEs in Nova Scotia, with less than 10 per cent being high adopters. IT adoption was strongly associated with employer size, organizational restructuring and investment in human resource management. Research limitations/implications The data are cross‐sectional and the generalizability of the results may be limited. While it was found that HRM and IT were strongly related, it was whether they are associated with higher employer performance was not examined. Practical implications The results suggest that IT may play a role in enhancing the human resource function. Originality/value There has been little research exploring the link between HRM and IT adoption, particularly among small firms. This paper fills some of the gaps.

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)0,013
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations33
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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