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Enregistrement W3195493837

Using Human Resource Management to Drive Business Strategy: The Case of BAE Systems

2019· article· en· W3195493837 sur OpenAlexaff
Carolan McLarney, Nicholas Landry

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDominance (genetics)RevenueBusinessMarketingProduct (mathematics)Government (linguistics)Strategic managementFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BAE Systems is the 3rd largest defense company in the world, the largest outside of the US, and in 2016, they reached sales of £25 bn. Their vision is to be the premier international defense aerospace and security company in the world. This vision is vague and ‘premier’ can be interpreted in quite a few ways. They have mission and strategic objective statements that qualify how they are going to reach their vision. In this paper, the authors interpret what BAE Systems means when they state that they want to be the ‘premier’ defense company. The authors do this by examining the evidence supporting a strategy that aligns with financial dominance (focus on sales), product quality dominance (focus on R&D), or global dominance (focus on spread of operations). The authors achieve this by looking at the movement of people within the company, as well as qualifying those movements with financial expenditure. What the authors found is that from 2012 to 2016, BAE Systems increased their employee numbers in the UK and Saudi Arabia, but decreased in the US and Australia, and their employee numbers in other markets remained consistent (Australian Government, 2016). The changes of where revenues come from, alongside with the movement in employees, suggests that the company is centralizing R&D and production in the UK but is maintaining a consistent global sales effort. Within the UK, they have consistently recruited university graduates, and have surged the number of new apprenticeships, which supports the hypothesis that they are hiking production within the UK. In the US, they are one of the top recruiters of military veterans, which likely leads to better government relationships. Based on the global market trends, competitors’ composition, and how BAE Systems is constructed, the authors reason that BAE Systems’ top competitors are in a position of much higher financial risk. If the US decreases its relative military dominance over other countries, this could be beneficial for a company like BAE Systems, which has 59% of employees and 79% of its total sales located outside of the UK. In essence, BAE Systems is employing effective human resource strategies which align with their R&D and sales objectives. They are effectively recruiting new, young, and skilled STEM graduates to support their R&D initiatives, as well as apprentices to ramp up their domestic production. The recruitment of young persons demonstrates effective succession planning on behalf of the company. The distribution of employees globally means that the company is in a position of reduced financial risk, which might put them in an advantageous position in the future.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0180,018
Communication savante0,0220,011
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2019
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