Measure human capital because people really matter: development and validation of human capital scale (HuCapS)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Notwithstanding the findings of several published articles on human capital, there is scarcity of a comprehensive instrument to measure it. In this direction, the objective of present research is to develop a valid and reliable scale to assess human capital. Design/methodology/approach This research was divided into two parts. Study 1 focused on literature review of human capital measures, development of items and exploring the factor structure of human capital construct on a sample of 184 employees. Study 2 was based on the survey of 212 employees, and reliability assessment and confirmatory factor analysis was performed to validate the factor structure of human capital construct. Findings The findings can be summarized in two ways. Study 1 present that human capital scale is multidimensional consisting of employee capability, leadership and motivation, employee satisfaction and creativity. The findings of study 2 confirms the validity and reliability of three factor structure of human capital construct consisting of 18 items in total. Practical implications The study provides a multidimensional psychometric instrument which can help in measuring the human capital of the organization from the perspective of capabilities, satisfaction and creativity and leadership and motivation. Moreover, it can serve as an aid to human resource (HR) and human resource development (HRD) professionals for human capital assessment in the organizations. Originality/value This study provides a measure to assess human capital in Indian manufacturing sector organizations that makes a novel contribution to the area.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».