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Enregistrement W4416000924 · doi:10.5465/amproc.2025.10277symposium

Human Resource Implementation: An Attribution Lens

2025· article· en· W4416000924 sur OpenAlexaff
Karin Sanders, Frances Jørgensen, Huadong Yang, Andrew Dhaenens, Andrew Ng, Hugh T. J. Bainbridge, Adelle Bish, Peng Wang, Chunyu Xiu, Shu-Min Li, David Guest, Ricardo Rodrigues, Kristin N. Saboe

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAI and HR Technologies
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttributionLine managementHuman resource managementProcess (computing)Human resourcesInterpretation (philosophy)Organizational behaviorPsychological contract

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HR process research was established to understand the effects of how HR practices are implemented to achieve desired organizational performance (Sanders et al., 2021). In addition to research on HRM implementation, the HR process research also includes research on HRM system strength (Bowen & Ostroff, 2004), and HR attributions (Nishi et al., 2008), both based on psychological attribution theories. While much progress has been made in establishing these three research streams, they are mainly studied in isolation (Sanders et al, 2023). In this symposium, we reveal how further progress in the HR process research can be made when connecting elements of these three pillars within the HR process research. The four papers presented in this symposium address the aim of connecting elements by focusing on HRM implementation from an HRM system strength and/or HR attributions perspective, advancing HR process research in general, and HRM implementation research more specifically. The symposium will also discuss practical implications of HR implementation drawing on an attributional lens, led by Dr. Kristin Saboe, Head of Employee Voice, Google, USA. Line manager’s interpretation of intended HR practices: A psychological model Author: Andrew Ng; University of New South Wales Author: Hugh Bainbridge; University of New South Wales Author: Karin Sanders; University of New South Wales Linking HCHRM with Organizational Commitment: Is Implementation the Key? Author: Frances Jorgensen; Royal Roads University Author: Adelle Bish; North Carolina Agricultural and Technical State University Pay-for-Performance Implementation, HR Attributions and Well-being: A Cross-Cultural Study Author: Huadong Yang; University of Liverpool Author: Peng Wang; Author: Chunyu Xiu; Author: Shumin Li; Beijing Foreign Studies University Advancing the HRM Process and Implementation Research Agenda Author: David E. Guest; King's College London Author: Ricardo Rodrigues; King's College London

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0040,034
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,277 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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