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Enregistrement W4372349330 · doi:10.18280/ijsdp.180430

Green Human Resource Management and Organizational Sustainability: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis

2023· article· en· W4372349330 sur OpenAlexvenueno aff
Sania Khan, Shaha Faisal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésSustainabilityBusinessHuman resource managementSystematic reviewKnowledge managementEnvironmental resource managementProcess managementManagement scienceComputer scienceEngineeringPolitical scienceMEDLINEEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adopting Green Human Resource Management (GHRM) practices is rapidly seen as the modern industrial revolution.The development of strategies for achieving organizational sustainability depends heavily on GHRM.Hence, organizations are continuously adopting such practices to gain a competitive edge and achieve sustainability.This article offers a comprehensive overview of current developments in the field of GHRM and organizational sustainability by using a systematic literature review and bibliometric analysis.As bibliometric study also develops the linkage between various concepts.The data analysis was conducted using a software package developed [1], version 1.6.16.The results demonstrated through a systematic literature review that GHRM considerably affects sustainable performance, with employee behavior serving as the primary mediator.Though the study was the first of its kind, it focused on identifying key GHRM indicators and exposed some imperative relationships between GHRM and organization sustainability that may provide support in developing a strong conceptual foundation.This study shows that by combining the key elements of these two concepts into a single idea, a new research topic can be developed, introducing new research opportunities in both the broad field of GHRM and the relatively emerging and contentious area of sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,1250,096
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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