ETHICAL HRM PRACTICES IN INDIA: A CHALLENGE
Notice bibliographique
Résumé
Ethical challenges abound in HRM. Each day, in the course of executing and communicating HR decisions, managers have the potential to change, shape, redirect, and fundamentally alter the course of other people's lives. Managers make hiring decisions that reward selected applicants with salaries, benefits, knowledge, and skills, but leave the remaining applicants bereft of these opportunities and advantages. Managers make promotion decisions that reward selected employees with raises, status, and responsibility, leaving other employees wondering about their future and their potential. Managers make firing and lay-off decisions in order to improve corporate performance, all the while harming the targeted individuals and even undermining the commitment and energy of the survivors. Even when managers complete performance appraisals and deliver performance feedback, they may inspire one employee and devastate another. For each HR practice, there are winners and there are losers: those who get the job, or receive a portfolio of benefits, and those who do not. This paper explores and determines the standards which is very important to complete the entire task ethically and make a justified decision with each individual weather employee or candidate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».