The role of green human resource management in creating green supply chain culture in a service industry
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the supply chain analysis of the role of green human resource management including green behavior on the green work environment by emphasizing on the effect of direct supply chain analysis relation to green organizational culture and moderation of individual green values. This type of research is quantitative research. Primary data obtained from questionnaires distributed to 145 respondents. The collected data were analyzed using SEM-PLS (Structural Equation Model- Pear Least Square). Green organizational culture has a positive but insignificant effect on the work environment, green organizational culture has a positive and significant effect on green behavior, green behavior has a positive and significant effect on the green work environment, individual green values have a positive and significant effect on green work environments, green values individuals do not moderate the relationship between green organizational culture and green work environment, green behavior mediates the relationship between green organizational culture and green work environment. This research provides insight to leaders that to create a green work supply chain environment requires the role of green behavior as an intervening variable. However, the finding does not show the effect of individual green values as a moderating variable, so that green organizational culture can affect the green work supply chain environment. The existence of a green behavior variable that mediates the relationship between green organizational culture and green work environment is the originality of this study.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».