Beyond “Hero-based” Management: Revisiting HRM Practices for Managing Collective Expertise
Notice bibliographique
Résumé
While expert knowledge is a crucial resource for large science-based companies, management of the specific population of experts remains a sensitive issue for the HRM. In order to recognize and retain these employees, companies traditionally implement a dual ladder—a career management tool that proposes an alternative technical career track to the managerial one, thus allowing recognition of an expert status in the organization. However, multiple studies have demonstrated that the implementation of a dual ladder does not bring the expected results. While previous research has investigated the individual aspirations of experts as possible reasons for their dissatisfaction with this managerial tool, we show the importance of the collective dimension of expertise and claim that the latter is insufficiently supported by HRM practices. Drawing on a case study in a large multinational firm, we explore the consequences of individualized practices on expert work and discuss the role of HRM in dealing with so-called “hero-based” management. The findings show that individualized practices could endanger the learning and innovation capacities of the firm and compromise processes such as decision making and problem solving. It could also jeopardize the continuity of expertise from a long-term perspective as younger generations refuse to align with a “hero-based” culture. Despite such a strategic challenge, HR managers experience difficulties in reinforcing the collective dimension of expertise. This opens up new perspectives for the HRM function that could lead the management of experts towards new horizons by supporting the fragile equilibrium between “agency” and “communion” in expertise processes.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».