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Enregistrement W3208911473 · doi:10.1002/hrm.22091

The road taken and the path forward for HR devolution research: An evolutionary review

2021· article· en· W3208911473 sur OpenAlexaff
Hussein Kurdi‐Nakra, Xuan Kou, Jongwook Pak

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevolution (biology)Line managementTheme (computing)Extant taxonPolitical scienceHuman resource managementPublic relationsPerspective (graphical)Human resourcesSociologyManagementLawEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Devolving HR responsibilities to the line is a distinguishable feature in modern human resource management (HRM). Given its considerable influence on the modus operandi of adopted HRM systems, scholars have delved into barriers to and facilitating conditions of line managers' fulfilling their HR duties and its subsequent outcomes over the past several decades. To deepen our understanding of the current state of the HR devolution literature, we adopt an evolutionary approach that moves beyond a conventional theme‐centric review. Exploring the extant literature from a chronological stance offers a unique perspective since such an approach allows us to track and evaluate the development trajectory from its inception. Indeed, our evolutionary review reveals that critical observations on HR devolution practices documented by early studies (e.g., conflicts between line managers and HR professionals) have not been as articulated as they should be in recent endeavors (e.g., focus on line managers' competency and motivation). Through this review, we shed new light on the HR devolution literature and call for revisiting important yet unresolved issues that still resonate today. In addition, we contemplate the future of HR devolution practices amid a changing business landscape and suggest promising research avenues accordingly. By looking back at the road taken and paving the path forward, the current review will offer a guidepost benefiting both aspiring researchers and seasoned scholars in the field.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,332
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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