What’s Next for Green Human Resource Management: Insights and Trends for Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
The theme of green human resource management (GHRM) has got immense attention among researchers and professionals due to its potential to pacify environmental needs and simultaneously allowing firms to have win-win situation, hence achieving sustainable competitive edge over their rivals. In this context, a systematic review of 70 articles from the past 12 years (2008-2020) on green human resource management was conducted based on Scopus database in terms of (1) the reflections of green HRM, (2) execution of green HRM, (3) factors of green HRM, (4), Effects of green HRM. Results demonstrated that Green HRM is still in developing phase and a multidimensional paradigm with green training as an important element along with teamwork, management support, green organizational culture are the pioneer factors in ensuring sustainable development both at firm and individual level. Finally, this paper highlights the past, current and future endeavors in green HRM paradigm, sustainable development and serves as a guide for researchers who are new to this novel concept; it will also intensity their understanding about the productive journals, appropriate methodology, underpinning theories, sustainable development and substantial knowledge gaps.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».