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Enregistrement W3134504359 · doi:10.1177/0950017021997369

Lordly Management and its Discontents: ‘Human Resource Management’ in Pakistan

2021· article· en· W3134504359 sur OpenAlexaff
Syed Imran Saqib, Matthew M. C. Allen, Geoffrey Wood

Notice bibliographique

RevueWork Employment and Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman resource managementNew institutionalismInstitutionalismWork (physics)PerceptionPower (physics)BusinessInstitutional logicPolitical scienceKnowledge managementPublic relationsSociologyManagementEconomicsPoliticsEpistemologySocial scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New institutionalism increasingly informs work on comparative human resource management (HRM), downplaying power and how competing logics play out, and potentially providing an incomplete explanation of how and why ‘HRM’ and associated practices vary in different national contexts. We examine HRM in Pakistan’s banking industry and assess how managers’ espoused views of HRM practices reflect prevailing ones in dominant HRM models, and how they differ from early-career professionals’ perceptions of these practices. The cultural script of ‘seth’ (a neo-feudalist construction of authority) influences managers’ implementation of HRM policies and competes with the espoused HRM logic. We argue that managers will pursue a ‘seth’ logic when managing employees, as it reproduces existing power differentials within companies. By doing so, they render HRM unrecognizable from dominant models. Indeed, by using the term ‘HRM’, much of the existing, new institutionalism-influenced literature rationalizes a particular view of organizations and management that is inappropriate and analytically misleading in emerging economies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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