Factors Influencing Investments into Human Resources to Support Company Performance
Notice bibliographique
Résumé
Human resources are very important in a business; however, the return on investment in human resources is longer than in fixed assets, so entrepreneurs frequently consider how much to actually invest. This article, based on primary research, examines the motivations for investment when a 20% profit is typically invested with a model return of around 14%. Those findings are supported by the results presented in Archetype models based on similarity clustering. The results are based on an empirical study (278 respondents, omnibus survey) in the Czech Republic. Moreover, the study concludes that the business experience positively influences human resource management and future development to increase the investment share. In essence, this article displays the paramount importance of human resources and human resource management in the international business environment, demonstrating that investments in human resources are crucial to the success of all businesses, positively and consistently supporting organizations’ performance, and entrepreneurship will continue to remain a vital component of the activities belonging to the post COVID-19 era. In addition, in an era governed by the influences specific to the knowledge-based society and the knowledge-based economy, in which intellectual capital will be considered one of the most relevant intangible assets of entities all over the world, the measurement of human resources investment will turn out to be essential for the success of all businesses, while taking the necessary steps in supporting sustainability, sustainability assessment and Sustainable Development Goals (SDGs).
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».