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Enregistrement W3112040833 · doi:10.24818/beman/2020.s.i.1-01

NEW TRENDS IN HRM & KNOWLEDGE MANAGEMENT IN THE HEALTH SECTOR BEYOND COVID-19 - A PRACTICAL MODEL

2020· article· en· W3112040833 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Meri

Notice bibliographique

RevueBUSINESS EXCELLENCE AND MANAGEMENT · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalBusinessIncentiveHuman resource managementExcellenceKnowledge managementPublic relationsManagementPolitical scienceEconomicsEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world of work and the status of the human being is constantly changing by the influence of new technologies and the contributions of scientists and practitioners of HRM; therefore, the human being is currently considered as a wealth and its value is maximized. Economists have called it (human capital), accountants (human assets), while contemporary managers have called it (knowledge capital). This change has occurred in the perception of HR due to the transformations that affected the work process began with the TIC revolution of the 21st century, which is concentrated on creativity, innovation based on Competencies to achieve total quality and well-being. But globalization, by for-profit companies, has prioritized profit and the values added to the detriment of which weakened the existence of medical organizations and their personnel as revealed by the Covid-19. Currently, political leaders in the democratic world are turning their eyes and considering human strategies that protect human and open the doors of health protection. Strategic and innovative leadership move on to the development of preventive management which concentrates its priority investments on the KM. New HRM trends, knowledge management (KM) and transformational organizations have become a “strategic” investment as an option in institution building and in health organizations. This new approach adopts the method of KM, competency management in HRM in order to achieve a high-level performance of merit characteristics, efficiency and effectiveness, which combine (motivation, constant incentive, qualities of excellence, clear self-orientation, indepth and up-to-date knowledge and competencies, ...). This paper presents the subject of new trends in HRM and KM in the health sector as well as the principles of these trends, European, Canadian and American application models, it offers a practical model aimed at improving the health system after Covid-19, in close relation with the improvement of HRM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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