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Enregistrement W7117777845 · doi:10.65688/ijseb.v1i1.10

HRM PRACTICES ACROSS DIFFERENT CULTURES: AN EVIDENCE-BASED STUDY IN CANADA AND JAPAN

2024· article· W7117777845 sur OpenAlexaboutno aff
I Made Dewa Ardianata, Diva Suncoko, Muhammad Faris Fadli, Raihan Naufal Aulia, Sandra Hanum Salsabilla, Raudotul Jannah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Economic and Business · 2024
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAI and HR Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Human resource managementLayoffGlobalizationCompensation (psychology)SustainabilityHuman resourcesFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper specifically aims to conduct a comprehensive and in-depth analysis of human resource management (HRM) practices in Canada and Japan, with a view to exploring the extent to which culture, social values, history and societal context influence HRM policies and implementation in both countries. This study has used method with a descriptive-qualitative approach was strictly applied to collect empirical data from various relevant secondary references. The data collected covered key aspects of HRM, such as recruitment, selection, training, compensation, Occupational Health and Safety (OHS), and termination of employment. Data analysis was conducted comparatively, focusing on identifying differences, similarities, and common patterns of HRM practices. The results show that HRM in Canada is significantly influenced by social aspirations for inclusiveness, diversity, and equal opportunity, which are reflected in its multidimensional and accommodating employee recruitment, selection, and training systems. On the other hand, HRM in Japan is deeply rooted in a culture of collectivism, group harmony, and organizational loyalty, which is reflected in training programs, compensation schemes, and layoff policies that emphasize collaboration and the sustainability of long-term employment relationships. A deep understanding of the influence of cultural and historical context on the formation of a country's HRM system. This understanding becomes the basis for the development of HRM models and policies that are adaptive and resilient in the face of globalization dynamics, applicable to the context of societies with similar characteristics in other countries.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
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