The Relation between Learning Orientation and Variables of Firm Performance with Strategic Human Resources Management Applications in the Islamic Banks in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study is aimed to research the relation between learning orientation and variables of firm performance with Strategic Human Resources Management (SHRM) Applications in the participation banks in Turkey. Labor force planning, education-development, assessing performance, reward system, and withholding employee are used as SHRM Applications. Firm performance is selected as only variable. It has been surveyed on participation banks in Turkey. Results inside the Strategic Human Resources Applications; it was detected that labor force planning is meaningfully impacting on labor force productivity and sales. On the other hand, labor force planning has no correlation with employee turnover rate which is one of the variable of organizational performance. Indeed, employee turnover rate is inversely correlated with sales of the company is detected.</p><p>This study is aimed to explore the impact of Strategic Human Resource Management Applications (SHRMA) on learning orientation and firm performance under the conditions of intensive competitive business world where we live today. The variables of the study are Strategic Human Resource Applications, learning orientation, and firm performance. In the analysis, high constative relations of these variables were discussed with a reductant approach. When all the factors are fixed except the variables learn orientation, SHRMA and firm performance, the results of the correlation analyses gives us that the learning orientation, has a significant one to one effect on SHRMA and Firm Performance factors. Moreover, the results of the analyses that SHRMA has a complete mediator variable effect on the relation between Learning Orientation and Firm Performance. This results state a high arity between the variables that we procured via the corresponding structure equation model.</p><p> </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».