Employee human resource management values: validation of a new concept and scale
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Although human resource management (HRM) practices all seek to support and improve organizational functioning, the value ascribed to various HRM practices differs greatly among employees. Drawing on an exhaustive measure of HRM practices, this study proposed a new conceptualization and measure of HRM values, the HRM Values Scale (HRM-VS). Design/methodology/approach: To examine the psychometric properties of scores obtained on this new measure, we rely on a sample of 979 employees occupying a variety of jobs within various private and public organizations. Findings: Through the comparison of confirmatory factor analysis (CFA) and exploratory structural equation modeling (ESEM) solutions, our results supported a nine-factor structure of participants' responses to the HRM-VS and the measurement invariance of this solution across male and female employees. Specifically, they support that the HRM-VS items adequately capture core HRM values underlying independent HRM practices. Criterion-related validity was evidenced with respect to employees' ratings of intrinsic and extrinsic job satisfaction. Research implications: The HRM-VS appears to represent a promising tool for research and intervention seeking to account for individual differences in the relative importance of various HRM practices, in order to devise more effective HRM systems. Practical implications: This new concise but complete measure could help better guide organizations in tailoring their strategic HRM. Originality/value: This study introduces HRM values as a valid concept that characterizes what employees desire or consider to be important in relation to HRM practices.
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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 | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».