The role of information technology (IT) performance in the relationship between high-performance work systems and competitive advantage
Notice bibliographique
Résumé
Human resources that are of high quality create a competitive advantage for companies, thus Human Resource Management (HRM) and High-Performance Work Systems (HPWS) that are good become key success factors that need to be considered by every company. This study aims to investigate the influence of Human Resource Management (HRM) and High-Performance Work Systems (HPWS) on Information Technology (IT) Performance and Competitive Advantage of a company. The method used in this study is a quantitative approach with a questionnaire as the data collection method. The research sample consisted of 191 supervisors, managers, and executives of manufacturing companies located in Medan, Indonesia. Data analysis was conducted using SmartPLS 4.0 software. The results showed that Human Resource Management significantly affects IT Performance but does not directly affect Competitive Advantage. Meanwhile, HPWS Capability does not affect IT Performance but significantly affects Competitive Advantage. IT Performance significantly affects Competitive Advantage. IT Performance also mediates the relationship between Human Resource Management and Competitive Advantage. However, it is not significant in mediating the relationship between HPWS Capability and Competitive Advantage. These findings underscore that Human Resource Management (HRM) and High-Performance Work Systems (HPWS) play pivotal roles in shaping Information Technology (IT) performance and competitive advantage within companies, thus impacting the overall success and sustainability of companies.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».