Include, care, reward and enhance to build a well-being HRM system based on perceived effectiveness and fairness of HRM practices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose One of the criticisms that can be addressed to the existing HRM literature is that performance is often the primary target, leaving well-being as a secondary consideration. This study aims to put employee well-being at the center of HRM concerns. By focusing on needs-supply fit and social exchange theories, our approach focuses on employees’ perceptions of the effectiveness and fairness of HRM practices. Design/methodology/approach Based on a sample of 740 workers collected via an electronic survey, HRM practices were grouped into bundles using factor analysis to form an HRM system. The impact of the HRM system and its bundles on employee well-being and job performance was analyzed using structural equation modeling (SEM). The mediating role of well-being was tested with Stata’s medsem package. Findings The HRM system and its bundles (Include, Care, Reward and Enhance) derived from the perceived effectiveness and fairness of HRM practices have a positive direct effect on employee well-being and a positive indirect effect on job performance through the mediating role of well-being. However, the bundles have no direct effect on job performance, highlighting the importance of integrating employee well-being into HRM concerns. Originality/value These findings reveal that when employees consider HRM practices to be fair and effective, it promotes their well-being, which has a positive impact on their job performance.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».