Notice bibliographique
Résumé
Introduction: For decades the Human Resource Management (HRM) strategic role has been viewed as limited in its effectiveness. Human Resource Professionals (HRPs) have been criticized for their lack of formal preparation – when that preparation even exists. According to Gomez-Mejia (2015) and colleagues, fewer than one-third of all HRPs have any academic preparation in HRM and most lack an understanding of the legal, professional, and technical principles of their profession.Objective: The purpose of this paper is to focus on six myths about HRM and the role of HRPs that are frequently held by Top Management Team (TMT) members, business practitioners, and even many HRPs. The failure of so many HRPs and TMTs to recognize the fallacies in these myths is a cause of organizational dysfunction and undermines the ability of HRPs to be ethical stewards who serve and protect the best interests of their organizations.Methods: The paper begins by briefly identifying seven key strategic functions of HRM in distinguishing the HRPs’ staff role in successful organizations.Results: We describe the context of today’s challenging work environment in which HRPs perform their labors and identify six myths that plague the HRM profession and undermine the effectiveness of many modern organizations.Conclusions: We conclude the paper with a challenge to TMT members and HRPs to raise the bar and increase the accountability of those who deliver HRM services within their organizations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».