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Enregistrement W2940842860 · doi:10.5539/ibr.v12n5p86

Reviewing the Concept of Green HRM (GHRM) and Its Application Practices (Green Staffing) with Suggested Research Agenda: A Review from Literature Background and Testing Construction Perspective

2019· review· en· W2940842860 sur OpenAlexvenueno aff
Safaa Shaban

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman resource managementSustainabilityBusinessStaffingPerspective (graphical)Human resourcesShareholderWork (physics)Knowledge managementManagementCorporate governanceEngineeringComputer scienceMechanical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green HRM has become one of the most critical topics in the Business world and sustainability. Many researchers and studies indicate that environmental green staffing associated strongly with the success of financial and marketplace components. The Green Human resource in green-oriented organisations plays a significant part in shaping the culture of suitability in their organisation. Shaping the practices and applications of the HR with the green view and applications will have an effect on all HR decisions and through all the activity of shareholders viewpoint. Currently, all the work gives more attention to the relationship between GHRM and organisation sustainability. GHRM help in creating, developing and implementing the strategy of sustainable business within the organisation. Although green HRM is still with ground-breaking, unclear define concept and its applications facing some difficulties. The purposes of this study in to present a full theoretical framework for GHRM practices and to test the perspective of the GHRM concept in construction companies in Egypt and the UK. The main finding is the perspective of the UK is higher than Egypt in realizing GHRM important to the organisations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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