HIGH PERFORMANCE WORK SYSTEMS: A CAUSAL FRAMEWORK OF TRAINING, INNOVATION, AND ORGANIZATIONAL PERFORMANCE IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
The processes that link High Performance Work System (HPWS) practices and organizational performance are not fully understood. Using resource-based theory, this research focuses on training, by separating it from other HPWS practices, and human capital development as a source of sustained competitive advantage. The first purpose of my research is to examine the relationships between the HPWS practice of training, innovation, and organizational performance, and look at the mediating effect of innovation over time at the workplace level. The results indicate that the temporal pathway from training to innovation to organizational performance is positive and significant even after controlling for reverse-causality. Strategic activity is also explored and is found to be a significant moderator. This study contributes to knowledge by identifying the importance of aligning business strategy with training, as well as other HPWS practices and innovation to achieve improved organizational performance outcomes. The second purpose of this research is to explore the factors that act to expand or limit the HPWS practice of training, with a focus on the outcomes of employers' decisions to offer training, employees' decisions to accept or decline training, and the job-related training received by employees. The results indicate that the employee-level factors: participating in HPWS practices, use of technology, and using new technology are significant contributors to employers' decisions to offer and employees' receipt of training. Further, employees' perception of the existence of a gap between the skills required for the job and their current skills contributes to employees accepting employer offers of training.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».