Knowledge appropriation and HRM: the MNC experience in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper takes a critical look at the processes of knowledge appropriation through the management of human resources (HRM) and culture by multinational companies (MNCs) in a developing nation, Tanzania. We compare the approaches of two global MNC banks, Citibank, an American bank, and Standard Bank, a South African bank, and examine how each aligns its HR practices and policies with its conception of corporate culture with a view to strengthening its ability to secure, i.e. appropriate the contribution from its human resources. Both banks claim to follow a transnational model of ‘best practices’, by relying on proven global capabilities to manage people. However, we found evidence of a complex set of approaches in the way each bank developed its organizational and HRM practices and legitimized them through ethnocentric values. Using Foucault's social theory, we examine the way MNCs' knowledge appropriation regimes emerge and become rationalized at the organizational level. The notion of normalization, in particular, enables us to examine the application of organizational controls and the attendant implication about the protections available to employees in the Tanzanian banking sector. Keywords: HRMknowledge appropriationMNC banksnormalizationTanzania
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».