MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2115550429 · doi:10.1109/wicom.2008.1734

HRM Practices and Organizational Commitment: A Study about IT Employees from Chinese Private-Owned Enterprises

2008· article· en· W2115550429 sur OpenAlexaff
Kun Qiao, Xiaoyun Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessConfirmatory factor analysisOrganizational commitmentWorkforceExploratory factor analysisKnowledge managementMultilevel modelAsset (computer security)MarketingInformation sharingSample (material)ManagementEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the high turnover rates and costs, organizations of information technology (IT) industry have shifted from perceiving employees as a replaceable workforce to seeing them as a valued asset. Attracting, managing and retaining valuable employees become urgent to Chinese private-owned IT enterprises in this competitive environment. The aim of this paper was to distinguish the perceptions of Chinese employees on HRM practices adopted by private-owned IT enterprises and investigated the effect of these practices on organizational commitment using the sample of 610 IT employees in total. Results of exploratory factor analysis indicated that there were 4 dimensions, labeled information sharing, training and development, recruitment and selection, and compensation management, reflecting perceived HRM practices of private-owned IT enterprises. Confirmatory factor analysis confirmed the dimensionality. The hypotheses that the above practices had positive effect on IT employees' organizational commitment were partially supported by hierarchical regression analysis.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207