How do changes in human resource programs lead to innovation: an organizational entrainment perspective on the temporal mechanisms in HRM
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The current study aims to investigate the temporal mechanisms in HRM systems by focusing on how HRM systems evolve over time and how such changes affect organizational innovation. Design/methodology/approach This paper draws on organizational entrainment theory to examine how pace of change in employee involvement programs (EIPs) influences innovation via data from an eight-year longitudinal survey collected by Statistics Canada. The final sample includes 15,679 workplace–year observations. Findings This research shows that the effects of HRM programs on performance are more than just the mean effect – the pace of change by which changes are implemented in HRM programs matters in the long run. The optimal level of change pace occurs when the EIPs are changing at a pace that entrains (or synchronizes) with organizational rhythm of strategic changes. Results suggest that change pace in EIPs has an inverted-U-shaped relationship with both pace and quality of innovation. The curvilinear effect is more pronounced for organizations with relatively lower mean level of EIPs. Research limitations/implications First, this study captures only key measures of the EIPs and may not be generalizable to other dimensions of the HR systems. Second, the results of this paper should be interpreted at the HR program level or bundles of HR practices – the findings may not be generalizable to lower levels of analysis. Third, as a result of annual measurement, this study cannot capture short-lived minor dynamic HR misfits where workplaces quickly adjust to regain alignment. Fourth, to attain meaningful and consistent measures of strategic HR change, this study only includes surviving workplaces with at least five years of observations. Practical implications This paper provides insights to managers and business leaders on how to implement strategic changes in HRM systems effectively to attain sustained innovation outcomes in the long run. To achieve an optimal level of innovation, organizations need to consider not only what and how many EIPs should be used but also how to strategically change EIPs to meet dynamic internal and external changes. Originality/value The current research introduces organizational entrainment theory to explain and empirically test the conflicting predictions of the universalist and contingency perspectives on the effects of strategic changes in HRM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».