Taxonomy of business value underlying motivations for e-HRM adoption
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle