Investigating electronic human resource management systems, sustainable innovation, and organizational agility on sustainable competitive advantage in the manufacturing industries
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to analyze the relationship between electronic human resources (e-HRM) and sustainable competitive advantage, organizational agility and sustainable competitive advantage, and sustainable innovation and sustainable competitive advantage in the manufacturing industry in Indonesia using a quantitative approach. The population of this research was managers of manufacturing companies in Indonesia. A total of 800 online questionnaires were sent using a simple random sampling method and 540 valid questionnaires were received. The questionnaire contains statement items using a Likert scale from 1 to 7. To measure the structural model and to test research hypotheses, the research used the PLS-SEM method with WarPLS 7.0 software. The stages of data analysis in this research were reliability and validity tests, significance tests and hypothesis testing. This research concludes that e-HRM had a positive and significant relationship with sustainable competitive advantage, Organizational Agility had a positive and significant relationship with sustainable competitive advantage and sustainable innovation has a positive and significant relationship with sustainable competitive advantage. The research emphasizes that e-HRM practices encourage sustainable innovation and organizational agility to achieve competitive advantage. The study also provides a more comprehensive understanding that e-HRM practices contribute to sustainable competitive advantage by driving continuous innovation and strengthening organizational agility. The research emphasizes the importance of utilizing digital technology for human resource management (HRM) processes, organizations must implement digital transformation by adopting e-HRM practices to increase manufacturing efficiency and effectiveness thereby increasing performance and competitiveness. This research encourages companies to increase continuous innovation to increase sustainable competitiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».