Impact of Green Human Resources Practices on Green Work Engagement in the Renewable Energy Departments
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the sense of responsibility among companies and organizations has increased manifold because of external pressure towards environmental sustainability. There are several measures taken by the organizations to work in a green or eco-friendly manner, and among these measures, green human resources management has become an important practice of an organization. This study explores the role of Green human resources management (green HRM) in predicting the green work engagement (GWE) of employees. The study surveyed employees from three big energy companies that operate in Hungary. The research focused on four main practices of Green HRM and aimed to find out whether they can predict green work engagement. In this study, self-administered questionnaires were used as a tool for collecting the data through online channels, and around 238 employees responded to fill out the questionnaire. After collecting the data, hypotheses were tested by using SEM analysis to fulfill the study's objectives. The results indicated that only green rewards, green training, and green performance management significantly predicted GWE. In contrast, green performance management was not a significant predictor of GWE. The study tries to bring better understanding for the managers, policymakers, and future researchers to identify the role of these practices in an organization. 
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».