When firms adopt sustainable human resource management: A <scp>fuzzy‐set</scp> analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable human resource management (HRM) is critical to sustainable corporate development. However, there is little systematic research examining the determinants of sustainable HRM adoption. We fill this void by identifying and introducing a configurational approach to examine when firms adopt sustainable HRM. Based on institutional theory, we develop a typology of institutional contexts associated with sustainable HRM adoption. We posit that institutional conditions in configuration facilitate firms' adoption of sustainable HRM. Thus, we hypothesize a primary institutional configuration where institutional support, institutional quality, and institutional infrastructure combine to promote the adoption of sustainable HRM. We further propose alternative types of configurations conducive to the adoption of sustainable HRM by introducing two organizational conditions: strategic leadership support and resource slack. A fuzzy‐set qualitative comparative analysis on data from 57 cases in China supports our hypotheses. We find that the combination of institutional conditions promotes the adoption of highly sustainable HRM, and the two alternative types provide functional substitutes for the primary type: (a) strategic leadership support substitutes for the combination of institutional support and institutional infrastructure, and (b) resource slack substitutes for institutional infrastructure. We build an institutional configurational model to advance a holistic understanding of the theoretical drivers of sustainable HRM, contributing to the research on sustainable HRM, institutional theory, leadership, and resource slack.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».