The effect of COVID-19 on human resource management practices and organizational sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The current study tries to identify the impact of COVID-19 on human resource management practices, business processes, and organizational sustainability. Furthermore, it identified the impact of sustainable HRM practices on hypermarkets' sustainability. The outbreaks of COVID-19 have considerably impacted organizations and businesses all over the world. Most companies were not ready to face such force majeure. Moreover, like everywhere else in the world COVID-19 has significantly affected HRM functions and organizational sustainability in the organizations in Gulf Cooperation Council (GCC) countries. The research is based on a survey of 363 HR practitioners working in hypermarkets in the GCC countries to examine the impact of the pandemic COVID-19 on organizational sustainability. The findings reveal the negative impact of COVID-19 on human resource management practices, business processes, and organizational sustainability. Furthermore, they identify the positive impact of sustainable HRM practices and effective business processes on hypermarkets' sustainability. Finally, the results show that effective business processes and sustainable HRM practices annihilate the negative effect of COVID-19 on organizational sustainability in hypermarkets operating in the GCC countries. This study is unique since it is conducted during the pandemic period and analyses the negative impact of Covid-19 on organizations in the GCC countries. Moreover, it suggests solutions to minimize the negative effect of COVID-19 on organizational sustainability.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».