Green Human Resources Management on Business Performance: The Mediating Role of Green Product Innovation and Environmental Commitment
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to empirically examine and analyze the role of Green Human Resource Management (GHRM) and Environmental Management (EM) on Business Performance (BP) mediated by Green Product Innovation (GPI) and Environmental Commitment (EC). This study involved managers in creative industry companies in DKI Jakarta, Indonesia. From the survey conducted, the researchers obtained the research data from 275 questionnaires distributed. Then from all the data, there were 209 questionnaires that could be processed for further analysis. This study utilized the Structural Equation Model (SEM) analysis technique with PLS 23 software in the data testing process. This study has confirmed a number of findings including: Green Human Resource Management (GHRM) has a positive effect on Business Performance (BP); (2) Green Human Resource Management (GHRM) has a positive effect on Environmental Commitment (EC), (3) Green Human Resource Management (GHRM) has a positive effect on Green Product Innovation (GPI); (4) Environmental Commitment (EC) has a positive effect on Business Performance (BP); (5) Green Product Innovation (GPI) has a positive effect on Business Performance (BP); (6) Environmental Commitment (EC) mediates the effect of Green Human Resource Management (GHRM) on Business Performance (BP); (7) Green Product Innovation (GPI) mediates the effect of Green Human Resource Management (GHRM) on Business Performance (BP).
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».