Strategic Relational Human Resource Management in the Age of AI: Balancing Human and Technology Connections
Notice bibliographique
Résumé
The increasing integration of artificial intelligence (AI) into human resource management (HRM) is reshaping workplace relationships and the strategic design of HRM systems. This book chapter examines the reciprocal influence between AI adoption and Strategic Relational Human Resource Management (SRHRM) systems, a framework that prioritizes HRM practices fostering positive workplace relationships and collective human and social capital emergence. This conceptual study employs a theory-building methodology to critically analyze how AI-driven HRM tools, such as algorithmic decision-making in recruitment, performance management, and promotion, contribute to sustainable competitive advantage through the effect on relational mechanisms like trust, fairness, and social connections. By integrating insights from strategic HRM, HRM digitalization, and human and social capital literature, this chapter develops a conceptual model depicting that organizations with strong SRHRM systems can strategically implement AI tools to align with relational values, ensuring technological advancements reinforce rather than impede human-centered HRM principles. The chapter advances theoretical understanding by reconciling fragmented perspectives on AI and relational HRM while offering practical guidance for designing AI-enabled SRHRM systems that balance operational efficiency with sustainable workplace relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».