Sustainable Human Resource Management, Unions and Equality-Enabling Practices: A Framework-Based Systematic Literature Review and Directions for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
In response to Sustainable Development Goals 5 and 10 (SDGs), organizations are collaborating with unions to integrate sustainability into their strategies by adopting socially responsible HR practices for social equity and equality. In this study, grounded in social justice ideology, we explore the antecedents, decisions and outcomes of sustainable HRM practices that promote workplace equity and equality with union support. We used a framework-based systematic literature review (SLR) method, guided by the antecedents-decisions-outcomes (ADO) framework of Paul et al . (2023), and followed Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) protocols to ensure comprehensive and transparent reporting. Using the ADO framework, we identified organizational culture and values, stakeholder engagement, union trends, legal framework and regulations, collective agreements and company size as “antecedents.” “Decisions” encompassed inclusive recruitment and hiring practices, equal pay and compensation initiatives, diversity and inclusion training, flexible work arrangements and mechanisms for conflict resolution and grievance handling. “Outcomes” included improved employee well-being, enhanced productivity and performance, greater support for diversity and inclusion and a positive impact on employee health and safety. Each of the explored practices corresponded to one of three types of social justice. We suggest several avenues for future research by identifying critical gaps in theory and practice.
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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 | 0,089 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».