HRM PRACTICES ACROSS DIFFERENT CULTURES: AN EVIDENCE-BASED STUDY IN CANADA AND JAPAN
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».