Taxonomy of business value underlying motivations for e-HRM adoption
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper was to develop a taxonomy of organizations based on business value (BV) underlying electronic human resource management (e-HRM) adoption motivations. Design/methodology/approach A taxonomy was developed using cluster analysis of the online case stories of 146 firms. Results were validated using discriminant analysis. Differences in organization and environmental characteristics across clusters were examined. Findings Seven meaningful and distinct clusters were uncovered showing asymmetry in the consideration of strategic BV underlying the motivations of e-HRM adoption. Statistical tests revealed that the seven clusters have high internal validity. Statistically significant differences in organizational conditions were found among clusters. Research limitations/implications This research offers an empirically and conceptually grounded taxonomy of organizations that reveals strategic and nonstrategic BV that organizations actually put forward and the way they combine together to form different profiles. This research is based on secondary data, that is, data initially gathered for a distinct goal different from this research. Practical implications The developed taxonomy provides human resource (HR) managers, executives, researchers and consultants a useful way to describe and understand motivations underlying e-HRM adoption. The taxonomy may also facilitate valid and systematic assessment of e-HRM effectiveness. Originality/value This research moves the debate beyond normative arguments to a more analytic assessment of the actual practice of organizations regarding e-HRM adoption and expected BV.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».