The Impact of Electronic Human Resource Management (E-HRM) Practices on Human Resource Management Service Quality (HRMSQ): “An Applied Study on the Fast-Moving Consumer Goods Sector (FMCG) in Multinational Companies in Egypt”
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to examine the impact of electronic human resources management practices (E-HRM) across the dimensions represented in the (E-Recruitment, E-Selection, E-Training, E-Performance appraisal, E-Communication, and E-Compensation) on Human Resources Management Service Quality (HRMSQ) across the dimensions represented in (HR Strategic services, HR Supportive services, HR Executive (Administrative) services, and HR Change-related services). This research was conducted in the Fast-Moving Consumer Goods (FMCG) sector in the multinational companies in Egypt represented by all users of the E-HRM system at PepsiCo Egypt. Informal face-to-face structure interviews were first conducted in one of the companies of the FMCG sector that implement the E-HRM system. The research used questionnaire forms that consisted of 53 items and was distributed to 323 PepsiCo employees in Egypt who use the company E-HRM system. Descriptive analyses were then conducted to examine the correlation coefficients between variables of the research and testing hypotheses. The results revealed that there is a statistically significant impact of the dimensions of E-HRM practices on HRMSQ cross the dimensions represented in (HR Strategic services, HR Supportive services, HR Executive (Administrative) services, and HR Change-related services). It was also determined that there is a difference in employee’s perception towards the E-HRM Practices variable according to the demographic variables (age, educational qualifications, years of experiences, and job title). Finally, it revealed that there is a difference in employees’ perception towards the HRMSQ variable according to the demographic variables (age, educational qualifications, years of experiences, and job title).
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».