Human Resource Practices, Job Satisfaction and Perceived Discrimination(s) at the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
This research contributes to the debate in the human resources management (HRM) literature by examining the impact of some HRM practices on workers’ overall job satisfaction and the determinants of workers’ perception of discrimination. The novelty of our study consists in the deepening of the relation between HRM practices and the employees’ perception of discrimination in workplace: a largely unexplored topic, until now. Our aim is to add value to existing literature by assessing the synergy effect between perception of discrimination and HRM practices on workers’ job satisfaction, performing a probit regression analysis of a selection of variables drawn from the sixth wave of European Working Condition Survey data, collected in 2015. We also provide a comparison of different types of discrimination, examining the moderating effect of the perception of discrimination on the relationship between HRM practices and employees’ job satisfaction, assuming that the strength of the above relation is weaker for discriminated workers. Our findings highlight that HRM practices we analysed (except for autonomy of the work-group and job-intensity) have a positive impact on workers’ satisfaction and reduce the perception of discrimination. Moreover, we find that the perception of every kind of discrimination have a negative impact on workers’ job satisfaction. Our results also suggest that the perception of discrimination has a moderator role in the relation between HRM practices and job satisfaction. Policy implications are finally discussed.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».