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Enregistrement W2804296765 · doi:10.1108/edi-12-2016-0112

HPWS and climate for inclusion: a moral legitimacy lens

2018· article· en· W2804296765 sur OpenAlexaff
J.A. Harrison, Janet A. Boekhorst, Yin Yu

Notice bibliographique

RevueEquality Diversity and Inclusion An International Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyInclusion (mineral)Work systemsSocial psychologyPerceptionPsychologyPublic relationsSociologyPolitical scienceWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to apply insights from the moral legitimacy theory to understand how climate for inclusion (CFI) is cultivated at the individual and collective levels, thereby highlighting the influence of employee perceptions of inclusion-oriented high-performance work systems (HPWS) on CFI. Design/methodology/approach A multi-level conceptual framework is introduced to explain how employee perceptions develop about the moral legitimacy of inclusion-oriented HPWS and the subsequent influence on CFI. Findings CFI is theorized to manifest when employees perceive inclusion-oriented HPWS as morally legitimate according to four unit-level features. Employees with a strong moral identity will be particularly attuned to the moral legitimacy of each of the unit-level HPWS features, thereby strengthening the perceived HPWS and CFI relationship at the individual level. The convergence of individual-level perceptions of CFI to the collective level will be strongest when climate variability is low for majority and minority groups. Practical implications Organizations seeking to develop CFI should consider the role of HPWS and the perceived moral legitimacy of such systems. This consideration may involve policy amendments to include a broadened scope of HPWS. Originality/value This paper explores how employee perceptions of the moral legitimacy of HPWS can help or hinder CFI, thereby offering a novel framework for future inclusion and human resource management research.

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)0,010
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,031
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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