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Enregistrement W4396646227 · doi:10.1177/23970022241240890

Achieving sustainable development goals through common-good HRM: Context, approach and practice

2024· article· en· W4396646227 sur OpenAlexaff
Ina Aust, Fang Lee Cooke, Michael Müller‐Camen, Geoffrey Wood

Notice bibliographique

RevueGerman Journal of Human Resource Management Zeitschrift für Personalforschung · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Human resource managementSustainable developmentSustainabilityWork (physics)IncentiveCollective actionKnowledge managementEmpirical researchBusinessEngineering ethicsPublic relationsPolitical scienceEngineeringComputer scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This introduction to the special issue Achieving Sustainable Development Goals through Common-Good HRM: Context, approach and practice draws the links between the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), the concept of Common-Good HRM and the practice of human resource management (HRM) to extend intellectual and empirical insights into this important field. Particular attention is accorded to the collective social and environmental dimensions of SDGs and the place of HRM in contributing to the ‘common good’ within and beyond the workplace. Firms may create space and incentives for HRM to promote sustainability, or actively work to constrain meaningful action in this regard. This collection brings together a broad cross-section of articles dealing with the SDGs and HRM, identifying emerging common ground and contestation as a basis for future HRM theory building, empirical enquiry and practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations49
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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