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Enregistrement W4413202085 · doi:10.4236/ti.2025.163009

Mapping the Landscape of Green Human Resource Management (GHRM): A Bibliometric Approach

2025· article· en· W4413202085 sur OpenAlexvenueno aff
Kanagasapabathy Sapthaswaran, Ben‐Chang Shia, Chen-Ming Chih, C. Huh

Notice bibliographique

RevueTechnology and Investment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman resource managementResource (disambiguation)BibliometricsBusinessEnvironmental resource managementRegional scienceEnvironmental planningComputer scienceGeographyEnvironmental scienceKnowledge managementLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper employs a bibliometric approach to comprehensively map the landscape of Green Human Resource Management (GHRM), addressing the absence of systematic analyses in the existing literature. GHRM, encompassing strategies fostering employee environmental awareness, has become pivotal as organizations recognize the need for sustainable practices among Asian countries. The study employs VOSviewer and Biblioshiny to analyze bibliographic data from the Web of Science (WoS) database from 2015 to 2024; search queries incorporating keywords such as “Green HRM”, “Eco-friendly HR practices”, and “Sustainable HRM” are formulated to capture the breadth of research in this field. We found 198 papers related to the GHRM in the Asian Context for analysis. They are revealing co-authorship networks, keyword co-occurrence, and citation patterns. Key objectives include identifying research themes, distribution across journals, and influential authors. Findings highlight the rise of GHRM as a pivotal component of sustainable business strategies, with China, Pakistan, and Malaysia leading in contributions. Central themes such as sustainability, green supply chain management, and environmental performance are underpinned by foundational works from prominent researchers and offer a nuanced understanding of GHRM’s current state and provide valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers seeking to advance organizational sustainability. We found a forward-looking research agenda emphasizing interdisciplinary approaches, global inclusivity, and integration with corporate social responsibility and ESG frameworks. By consolidating existing knowledge and highlighting trends, this study contributes to the ongoing dialogue on creating green workplaces and eco-friendly practices, emphasizing the importance of integrating environmentally sustainable practices into HR strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
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 enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0140,025
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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