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Enregistrement W4293215237 · doi:10.5267/j.ijdns.2022.8.005

The effect of e-HRM on organizational performance and talent management: A strategic evolution perspective

2022· article· en· W4293215237 sur OpenAlexvenueno aff
Nancy Shamaileh, Ahmad AlHamad, Mohammad Zakaria AlQudah, Anber Abraheem Shlash Mohammad, Mohammad Izzat Alhalalmeh, Majed Kamel Ali Al-Azzam, Muhammad Turki Alshurideh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployer Branding and e-HRM
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessKnowledge managementHuman resource managementPerspective (graphical)Sample (material)Competitive advantageStrategic human resource planningOrganizational performanceStrategic managementBusiness administrationManagementMarketingEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to clarify the effect of e-HRM on organizational performance and talent management following a quantitative method with a cross-sectional design to collect data by a questionnaire distributed to a sample of managers working at industrial firms in Jordan. Based on the strategic evolution perspective, the results pointed out that e-HRM contributes to the achievement of organizations strategic objectives through its significant and positive effects on both organizational performance and talent management. Hence, it was concluded that e-HRM is one of the most critical antecedents of reaching the organization's strategic objectives. Such results call firms to enhance their implementation of e-HRM practices and scholars to examine the effect of e-HRM on other variables such as competitive advantage, human resource development, and strategic alignment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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