Exploring the socio‐political dynamics of front‐line managers’ HR involvement: A qualitative approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Moving beyond the extant HR implementation research that has often viewed the implementation decisions primarily as front‐line managers' (FLMs) prerogative, this article explores interactive processes involving three key actors: HR managers, senior managers, and FLMs. Drawing on a political lens, the authors find that the way in which FLMs enact HR practices depends on the relative power of the enforcing actors (i.e., HR managers) and the endorsing actors (i.e., senior managers). The study findings reveal that while the enforcers employ a range of influence tactics (e.g., legitimization, pressure, rational persuasion, and consultation) to facilitate strict HR enactment, the endorsers use counter‐influence tactics (e.g., legitimization, assertiveness, and inspirational appeal) in support of deviant HR implementation behaviors. Carefully navigating both sides' influence tactics in light of past involvement experiences, FLMs choose subsequent implementation behaviors accordingly. The paper makes a meaningful contribution to the HR devolution research by delving into relational power dynamics that develop over an early phase of HR implementation. The resulting theoretical framework provides novel insights into the reasons behind FLMs' divergent forms of implementation behaviors. It shows that the ongoing multi‐lateral interactions and political maneuverings involving HR‐related actors trigger distinct HR involvement patterns.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».