Narrative Paradigms: Emotional Intelligence and Strategic Imperatives in HR Professional Designation Preparation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the emotional dimensions of HR analytics education among MBA students preparing for the Certified Professional in Human Resources (CPHR) designation. Using qualitative data from faculty narratives at University Canada West (UCW) and insights from prior research, the study examines students’ emotional responses to People Analytics Platforms (PAPs) and the integration of emotional intelligence and cultural competence into HR curricula. Grounded in Bourdieu’s theory of capital, Critical Social Justice Theory, and the Technology Acceptance Model (TAM) extension, the research highlights how emotional intelligence, cultural capital, and social justice considerations shape students’ attitudes toward HR analytics tools. Findings reveal a range of emotional reactions—from curiosity and enthusiasm to frustration and apprehension—underscoring the role of emotional intelligence in managing technological challenges and enhancing decision-making. The integration of the Attitude, Behavior, Knowledge (ABK) model and Emotional Intelligence (EI) Theory further emphasizes emotional awareness and regulation as critical skills for future HR leaders. Practical implications suggest curriculum enhancements that foster emotional competence alongside technical proficiency. The study contributes to HR analytics education by highlighting the interplay between emotional dynamics and technological adoption, offering recommendations for MBA educators to create supportive learning environments. This holistic framework aims to develop students’ analytical capabilities, emotional intelligence, and cultural fluency, equipping them to address the complexities of modern HR practice.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle