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Enregistrement W4399138581 · doi:10.1177/00187267241249815

Building higher value-added firm practices in challenging contexts: Formal networks and talent management in Turkey

2024· article· en· W4399138581 sur OpenAlex
Mehmet Demirbağ, Ekrem Tatoğlu, Geoffrey Wood, Alison J. Glaister, Selim Zaim, Smitha Nair

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)BusinessValue creationTalent managementKnowledge managementSociologyPublic relationsIndustrial organizationPsychologyAccountingMarketingPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Where do high-impact human resources management practices thrive, and how do they make a difference in environments with limited institutional support? This study delves into the realm of talent management (TM) in Turkey, where institutional coverage is incomplete and unstable. Drawing on survey data, we explore the conditions under which TM succeeds, supplementing previous research on internal networks by examining the impact of external networks that encompass the entire firm. We find that when firms have closer ties with customers, suppliers and competitors (and hence, the basis for formal network tie building), TM is more prevalent and more likely to be successful. While conventional wisdom in comparative institutional literature suggests that such dense ties might be less effective in emerging markets owing to the absence of advanced complementarities found in mature economies, our study challenges these assumptions. In the eyes of managers, TM is not merely a tool to overcome disadvantages; it is perceived as a source of opportunities. This prompts a critical question: what specific advantages does the emerging economy system confer on firms embracing TM? Our study seeks to unravel these dynamics and contribute to a deeper understanding of the interplay between institutional contexts and TM.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · 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