Green recruitment and selection: an insight into green patterns
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although the role of green recruitment and selection (GRS) has been widely recognised as an important dimension of green human resource management, no study has ever mapped the terrain of GRS and reviewed the literature. The purpose of this paper is to fill this gap while exploring the following questions: How do organisations select candidates in line with their pro-environmental stance? What impact do a company’s corporate environmental sustainability (CES) practices have on attracting pro-environmental job seekers? Design/methodology/approach This paper provides a systematic review of 22 peer-reviewed articles published during the period 2008–2017. The articles were included in the review if they addressed at least one of the two research questions. Findings Some companies choose to apply green criteria when selecting candidates while others do not. In any case, communicating a company’s environmental values and orientation is worth practicing during GRS. Previous studies have identified four mediators (anticipated pride, perceived value fit, expectation of favourable treatment, perceived organisational green reputation/prestige) that intervene between signals of a company’s CES and a job seeker’s perceptions of organisational attractiveness. However, the strength of this effect is influenced by five moderators (pro-environmental attitude, socio-environmental consciousness, desire to have a significant impact through one’s work, environmental-related standard registration, job seeker’s expertise). Originality/value This paper provides the first systematic review of GRS and thus paves the way for future research.
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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 | 0,019 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».