MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312229236 · doi:10.5430/jms.v13n2p37

Research on the Influential Path of High Performance Work System on Employees' Breakthrough Innovation Behavior

2022· article· en· W4312229236 sur OpenAlexvenueno aff
Wenwen Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigitalization and Economic Development in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Knowledge managementBusinessStructural equation modelingInvestment (military)Knowledge economyWork systemsIndustrial organizationComputer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High performance work system is an enterprise work practice system based on the open innovation mode. It is an important driving force for the organization to carry out and implement knowledge search, actively acquire external knowledge, carry out knowledge diffusion, promote knowledge innovation and achieve breakthrough innovation. Under the national strategic goal of innovation-driven development, radical innovation is regarded as the core force for developing countries to realize leapfrog catch-up and transform from factor driven and investment driven to innovation-driven and knowledge-driven. For enterprises, breakthrough innovation is the key to achieve connotative growth. Therefore, this study explores the mechanism and influence path of high performance work system to promote employees' radical innovation behavior by constructing the structural equation model of high performance work system. The results show that high performance work system has a significant positive effect on employees' radical innovation behavior, and knowledge absorption and knowledge diffusion play a mediating role. Therefore, this study suggests that enterprises can stimulate employees' creative thinking and innovation ability by building a high performance work system, so as to achieve technological and knowledge breakthrough innovation and ensure sustainable development of enterprises.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Management and StrategyMême sujetDigitalization and Economic Development in AgricultureTravaux en français237 207