HR technologies and HR-staff technostress: an unavoidable or combatable effect?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Drawing on the job demands-resources and IS literatures, the purpose of this paper is to identify organizational factors that mitigate technostress in the HR department; and to evaluate how technostress and techno-insecurity affect technology’s impact on job satisfaction. Design/methodology/approach This research draws on a web-based survey of 169 US and Canadian firms targeting HR executives as key informants. An HR-context-specific, technostress model was tested with structural equation modeling. Exploratory factor analysis evaluated the structural properties of all multi-item scales and supported their usage. Moderated regression analysis further assessed whether the age and scope of technology portfolios affected certain relationships. Findings As predicted, department work stress was less likely to increase when there was HR technology (HRT) governance involvement and top management support for this class of technologies. Heightened techno-insecurity had the opposite effect, another anticipated outcome. HR’s IT-knowledge actually increased technostress, a counterintuitive result. In turn, HRTs were less likely to improve job satisfaction when technostress and techno-insecurity were high. Top management HRT support and an HR innovation climate better enabled portfolios to enhance satisfaction. Moderating influences were detected as well. As hypothesized, techno-insecurity had a stronger negative effect on job-satisfaction impact for younger portfolios, while innovation climate had a weaker relationship with techno-insecurity where portfolios were limited in scope. Research limitations/implications External validity would be strengthened by not only increasing sample sizes for the USA and Canada, but also targeting more nations for data collection. In addition, incorporating more user-oriented constructs in the present model (e.g. group potency, collective efficacy) may enhance its explanatory power. Practical implications These findings underscore the need to consider HR-staff attitudes in technology rollouts. To the extent HR technologies generate technostress, they at a minimum are impediments to department satisfaction, which may have important ramifications for usage and service. The results further establish that initiatives can be taken to offset this problem, both in terms of the ways portfolios are internally supported and how they are managed. Originality/value This is the first study to formally assess how collective work-attitudes in the HR department are affected by HR technologies. Prior research has focused on user-reactions to HRT features or their wider influence on stakeholder perceptions. It is also the first investigation to empirically test potential technostress inhibitors in HR settings.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».