Strategic alignment of IT and human resources management in manufacturing SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Within the manufacturing sector, small- and medium-sized enterprises (SMEs) face specific challenges with regard to their strategic HRM capabilities. In this context, an emerging issue for both researchers and practitioners regards HR information systems (HRIS), i.e. the deployment of strategic IT capabilities to enable the firm’s high-performance work system (HPWS) capabilities and thus improve the performance of its HR function. The purpose of this paper is to address this issue by using a capability-based mediation perspective to study the strategic alignment of HR and IT. Design/methodology/approach A survey study of 206 manufacturing SMEs was realized and the data thus obtained was analyzed through structural equation modeling. Findings Results confirm that the HRIS capabilities of SMEs influence the performance of the HR function through their strategic alignment with the HPWS capabilities of these enterprises. Practical implications The results suggest that the manufacturing SMEs most active in developing their HRIS capabilities while developing their HPWS capabilities are most likely to develop a competitive advantage through the improved performance of their HR function. This is especially important in a time when firms of all sizes across the globe are waging a “war for talent,” and are enabled to do so by their strategic use of IT. Originality/value The results of the study constitute a valid basis for prediction and prescription with regards to the strategic alignment of human and IT resources.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».