E-HRM practices and sustainable competitive advantage from HR practitioner’s perspective: A mediated moderation analysi
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to investigate the impact of Electronic Human Resource Management (e-HRM) practices on attaining Sustainable Competitive Advantage (SCA) in the context of the Jordanian Industrial Sector (JIS) and identify the mediating role of e-HRM Perceived Usefulness (PU) and e-HRM Perceived Ease of Use (PEOU). Furthermore, it investigates the moderating role of User Satisfaction and e-HRM Continuance Usage Intention. To achieve the paper objectives, a Mediated-Moderation Model was designed. The researchers distributed (750) questionnaires, (615) questionnaires were returned and validated for analysis in HRM and development divisions and based on a Census method with the response rate was about (82%). The ‘Structural Equation Modeling’ (SEM) methodology was used, and for analysis, SPSS and Amos were applied. The results indicated that e-HRM practices had significant influence on SCA. The paper also demonstrated that there was a significant mediate effect of TAM constructs on the relationship between e-HRM practices and SCA. Finally, the findings indicated that the user satisfaction and e-HRM continuance usage intention did not moderate the relationship between e-HRM-PEOU and PU and SCA path.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».