HRM systems and employee affective commitment: the role of employee gender
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite decades of studies on high-involvement human resource management (HRM) systems, questions remain of whether high-involvement HRM systems can increase the commitment of women. This study aims to contribute to the growing body of research on the cross-level effect of HRM systems and practices on employee affective commitment by considering the moderating role of gender. Design/methodology/approach Integrating social exchange theory with gender role theory, this paper proposes that gender responses to HRM practices can be different. The hypotheses were tested using data from 104 small- and medium-sized retail enterprises and 6,320 employees from Spain. Findings The findings generally support the study’s hypotheses, with women’s affective commitment responding more strongly and positively to employees’ aggregated perceptions of a shop-level high-involvement HRM system. The findings imply that a high-involvement HRM system can promote the affective commitment of women. Originality/value This study investigates the impact of both an overall HRM system and function-specific HRM sub-systems (e.g. training, information, participation and autonomy). By showing that women can be more positively affected by high-involvement HRM systems, this paper suggests that high-involvement HRM systems can be used to encourage the involvement and participation of women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».