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Enregistrement W3153624640 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190861162.013.3

Institutional Approaches to Examining the Influence of Context on Human Resource Management

2021· book-chapter· en· W3153624640 sur OpenAlexaff
Matthew M. C. Allen, Geoffrey Wood

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman resource managementContext (archaeology)Meaning (existential)CapitalismKnowledge managementValue (mathematics)Political scienceInstitutional theoryBusinessSociologySocial scienceEpistemologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter reviews three related, but distinctive, institutional approaches to human resource management (HRM) policies within organizations. The approaches view institutions, organizations, and their HRM policies as conceptually separate, but ontologically connected. In other words, they view context and HRM as intertwined, meaning that institutions play a key role in constituting what firms are and what HRM is in different contexts. The chapter reviews work on HRM within (1) the “varieties” approaches of the varieties of capitalism and business systems frameworks, (2) historical institutionalism, and (3) the regulationist framework. The chapter highlights the similarities among, as well as the differences between, these frameworks. In contrast to some other research perspectives, these institutional approaches add value to HRM analyses by explaining key variation among the nature of firms and how that variation influences important outcomes, such as HRM policies and practices, employees’ skill development, job tenure patterns, and social inequality. They also provide frameworks to address (1) how and why HRM changes and (2) how national and international institutions influence the types of HRM that firms adopt and their ability to achieve different objectives in contrasting locations. Individually and collectively, they demonstrate the importance of context on the nature of organizations, what HRM is, and the links between HRM and organizational outcomes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,018
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,083 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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