Impact of Green HRM Practices and Employee Green Perception on Sustainable Organizational Performance
Notice bibliographique
Résumé
Green human resource management (GHRM) methods can assist firms in aligning their business strategy and achieving long-term organizational performance. HRM researchers largely agree that employees' opinions of HR practices substantially impact their efficacy. The study investigates the impact of GHRM practices in green recruitment and selection (GRS), green training and development (GTD), green compensation and benefits (GCB), and employee green perception (EGP) on sustainable organizational performance (SOP) in Ghana, taking into account the mediating role of employee green behavior (EGB). Data was collected from 350 HR specialists and employees working for various Ghanaian manufacturing and service organizations to meet the study's aims. The data is acquired through a self-administered questionnaire. The data is analyzed using the smart PLS 4 structural equation modeling technique. The findings indicate that green recruitment and selection (GRS), green training and development (GTD), and employee green perception (EGP) all influence employee green behavior (GEB). The data also suggest that green training and development (GTD) and green recruitment and selection (GRS) have an impact on sustainable organizational performance (SOP). However, it was discovered that green compensation and benefits (GCB) have no meaningful effect on employee green behavior or sustainable organizational performance. The study has theoretical, methodological, and practical consequences for stakeholders, including academics, practitioners, legislators, and HR specialists.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».