How Talent Identification Influences Perceptions of Organizational Justice and Basic Psychological Needs: A Self-Determination Theory Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the impact of talent identification practices on employees' psychological needs and to examine the mediating role of distributive justice/injustice between talent identification and psychological needs. Additionally, it investigates procedural justice/injustice as a moderating variable in this mediation. A cross-sectional sample (n=124) with clinical vignettes was used to test the hypotheses through moderated mediation analysis. The findings reveal three key insights. First, talent identification significantly correlates with psychological needs. High-potential individuals reported greater satisfaction of their needs for autonomy, competence, and relatedness compared to regular employees, who reported higher frustration levels. Second, high potentials perceived greater distributive justice, correlating with increased psychological need satisfaction. Conversely, regular employees perceived higher distributive injustice, leading to greater psychological need frustration. Third, procedural justice/injustice did not significantly moderate the mediation. However, procedural justice/injustice was significantly related to psychological needs, independent of distributive justice/injustice. Our research makes a vital addition to the human resource management (HRM) field by providing quantitative empirical analysis of talent identification where prior work has been largely conceptual or qualitative. Given the current labor market's supply-demand imbalance, understanding these dynamics is increasingly critical.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».