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Enregistrement W2703146811

ETHICAL HRM PRACTICES IN INDIA: A CHALLENGE

2015· article· en· W2703146811 sur OpenAlexaff
Sanjay K. Pandey, Vivek Bajpai, Prabhakar Pandey

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific journal of marketing and management review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioPromotion (chess)BusinessOrder (exchange)Task (project management)Public relationsMarketingFinanceManagementEconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,261
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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