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Enregistrement W2955042340 · doi:10.34190/rm.19.032

The Role of HRM as an Enabler of Creativity: Initial Research Findings

2019· article· en· W2955042340 sur OpenAlexaboutno aff
Anastasia Kulichyova, Sandra Moffett, Judith McKnight

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Research Methodology for Business and Management Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnablingCreativityKnowledge managementComputer sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the strategic role of HRM as a facilitator of more creative behaviours amongst employees. Although creativity has broadly been recognised as an essential ingredient of long-term organisational success (Aleksić et al, 2016; Curado, 2017), evidence suggests that much remains hidden in the current state of research (Martin and Wilson, 2017). For instance, it is still unclear whether and how creativity enhancing strategies can reduce the negative effect of less creative behaviours of employees on their performance and overall organisational effectiveness. The scant research to date highlights that certain Human Resource Development (HRD) interventions can evoke an opportunity of organisational and personal growth, due to developing and unleashing untapped human expertise (Gilley et al, 2011). However, no previous work has empirically tested the fit between strategic HRD and individual creative behaviours (Loewenberger, 2016). This paper adopts a mixed method research design, demonstrating a more inclusive approach to the challenge of human creativity at work. By encouraging participants to complete a multi-faceted self-assessment tool and engage in creative HRD interventions (workshop) we aim to detect changes in individual creative behaviour. Quantitative data is based on analysis of individual responses to the self-assessment tool, and qualitative data emerges from the workshop. The preliminary results of the pilot study suggest that participants find such a research approach a useful exercise, contributory to their creative thinking. As a result of the study, a model of creativity will be generated, grounded on the insights from the dynamic componential model of creativity (Amabile and Pratt, 2016), the model of creative problem-solving (Treffinger et al, 2008), and the concept of human flourishing (McCormack and Titchen, 2014). A complex self-assessment tool will be developed, allowing for the simultaneous and in-depth evaluation of various creativity-related parameters: personality traits, self-concept characteristics, and perceptions of the work environment. Research findings will be published in 3-star journals and a PhD thesis.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0170,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,023 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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