Barriers in Adopting Human Resource Information System (HRIS): An Empirical Study on Selected Bangladeshi Garments Factories
Notice bibliographique
Résumé
Garment industry can be considered as the sprinter of the economy in Bangladesh for its significant contribution to the economy. Demand for Bangladeshi garments products are increasing so are the competitions. The garment industry, to keep pace with the increasing competition, needs to adopt Information System (IS) in business functions that help ensure cost management effectively in the labor-intensive garments factory. However, very few garments factories have adopted IS in their operations. This paper tried to identify the factors inhibiting the adoption of HRIS in the garments industry of Bangladesh through a semi-structured questionnaire survey of 150 samples from 25 garment factories in Bangladesh. We have used Exploratory Factor Analysis (EFA) method to identify the factors impeding to adopt HRIS in garments sector of Bangladesh. From the study, we have identified three broad inhibiting factors termed as Financial, Management related, and Organizational; specifically, High investment, Costly maintenance, Long-term benefit, Organizational Structure, Culture of the Organization, Top management support, lack of experts and user, are found as major barriers in this regard. The findings may be useful to both the academicians to explore the factors in their respective countries and the HRIS practitioners in garment sector to emphasize on these areas so that organizations can ensure better HRIS implementation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».