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Enregistrement W4393404930 · doi:10.61778/ijmrast.v2i3.44

Analysis of a young Polish firm's use of Green HRM practices with the purpose of achieving sustainable business development

2024· article· en· W4393404930 sur OpenAlexaff
S. Rafiya Banu, S. Jayakani, Uma, Ms. Maria Fastina, Ms. Kaavya Vikraman, Ms. M. V. Rebeeca Angeline

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multidisciplinary Research in Arts Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Practices
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSustainable businessSustainable developmentBusiness developmentBusiness administrationProcess managementKnowledge managementIndustrial organizationSustainabilityComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of incorporating environmental practices into human resource management, commonly referred to as Green HRM, has become increasingly popular. This is because sustainable development, particularly its ecological aspect, plays a crucial role in establishing a competitive edge for modern firms. The objective of the study was to compile a comprehensive inventory of the environmentally conscious human resource policies and processes used by startup enterprises in Poland, and subsequently assess their impact on the long-term sustainability of these organizations. In order to accomplish these objectives, a survey was conducted on a representative sample of 150 young enterprises. Based on the findings, the concept of Green HRM is relatively recent in Poland. There exists a strong correlation between the evaluation of the impact of particular Green HRM initiatives on the long-term sustainability of businesses and their subsequent implementation. The research indicates that a higher rating of an activity's impact resulted in its more frequent implementation in the evaluated firms. Based on the aforementioned analysis, it can be inferred that the dissemination of information regarding the favorable impacts of Green HRM on the sustainability of organizations is crucial in fostering greater adoption of this concept among young Polish enterprises.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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