Do Changes In High-Performance Work Systems Pay Off?A Longitudinal Investigation of Dynamic Fit
Notice bibliographique
Résumé
Using an eight-year longitudinal survey, this study investigates the stability– change paradox in human resource (HR) systems by examining how patterns of change in high-performance work systems (HPWS) relate to innovation and financial performance of organizations. The contingency perspective suggests that such change constitutes beneficial flexibility because changes in aspects of HPWS are required to attain dynamic fit. By contrast, the universalistic perspective and organizational ambidexterity suggest that HPWS provides both efficiency and flexibility, which indicates beneficial stability. An exploratory analysis supports both theoretical perspectives and reveals a positive relationship between two distinct patterns of change in the ability-motivation- opportunity dimensions of HPWS and performance outcomes. Long-run consistency in the ability-enhancing dimension (i.e., training and recruitment systems) with continuous incremental change is positively associated with high performance. Conversely, short-run stability with episodic change in the motivation- and opportunity-enhancing dimensions of HPWS (i.e., compensation and employee involvement systems) is positively related to performance. The findings suggest that organizations can benefit from both stability and flexibility in HR systems by appropriately emphasizing long-run adaptability in the ability dimension and short-run adaptation in the motivation and opportunity dimensions of HPWS.
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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 ».