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Enregistrement W4307517722 · doi:10.1080/09585192.2022.2138494

The dynamic capability view in exploring the relationship between high-performance work systems and innovation performance

2022· article· en· W4307517722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Resource Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic capabilitiesKnowledge managementWork systemsControl reconfigurationBusinessSet (abstract data type)Work (physics)Computer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we develop and test a framework that theorizes how high-performance work systems (HPWS)—a set of interrelated HR practices—build dynamic capabilities (i.e. learning, integration, and reconfiguration capabilities), which in turn lead to innovation performance. We also hypothesize that organizations with a stronger innovation culture, where employees share a common understanding of the value and importance of innovation, will be better able to convert capabilities into innovation performance. We test our hypotheses using time-lagged, multisource data from 173 companies in the Iranian pharmaceutical industry, a knowledge-intensive, high-velocity environment highly dependent on HRs to innovate. Our results show that the relationship between HPWS and innovation performance is mediated by dynamic capabilities (DCs). Further, alongside finding support for the moderating effect of innovation culture in the relationship between DCs and innovation performance, we find that innovation culture moderates the indirect effect of HPWS on innovation performance via DCs such that innovation culture strengthens the mediated relationship. The theoretical and practical implications of our findings are discussed.

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.

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)0,005
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 enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,208 · 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