When firms adopt sustainable human resource management: A <scp>fuzzy‐set</scp> analysis
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.
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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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle