Toward a new model of human resource management practices: construction and validation of the High Wellbeing and Performance Work System Scale
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The integrated mutual gains model suggests five provisional sets of human resource management (HRM) practices that should benefit both employees and organizations and, as such, be explicitly designed to have a positive impact on wellbeing, which, in turn, can affect performance. Methods: An extensive review of the literature on scales that used a high-performance work system to assess HRM practices, as well as an extraction of items related to the theoretical dimensions of the integrated mutual gains model, were performed. Based on these preliminary steps, an initial scale with the 66 items found most relevant in the literature was developed and assessed regarding its factorial structure, internal consistency, and reliability over a two-week period. Results: Exploratory factorial analysis following test -retest resulted in a 42-item scale for measuring 11 HRM practices. Confirmatory factor analyses resulted in a 36-item instrument for measuring 10 HRM practices and showed adequate validity and reliability. Discussion: Even though the five provisional sets of practices were not validated, the practices that emerged from them were assembled into alternative sets of practices. These sets of practices reflect HRM activities that are considered conducive to employees' wellbeing and, consequently, their job performance. Consequently, the "High Wellbeing and Performance Work System Scale" was created. Nonetheless, future research is necessary to evaluate the predictive capacity of this new scale.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».