Building Climate Capability: Green HRM and Emissions-Linked Rewards in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Corporations are increasingly adopting climate objectives; yet, many find it challenging to integrate these goals into daily operations and achieve quantifiable carbon reductions. This paper hypothesizes and examines how Green Human Resource Management (GHRM) and emissions-linked incentives (ELR) together develop climate capabilities, which are characterized as the routines, skills, and governance practices that facilitate Scope 1–3 abatement. Utilizing strategic human capital and dynamic capabilities, we assert that (i) GHRM directly improves employees’ climate knowledge, motivation, and opportunities for action; (ii) ELR reinforces the instrumental pathway by linking rewards to validated emissions performance; and (iii) climate capabilities mediate the effects on pro-environmental behavior (PEB) and emissions performance. We estimate a structural equation model using a multi-firm, multi-respondent survey including managers and staff, alongside organization-level emissions KPIs. Results demonstrate that GHRM (β≈0.41, p<.001) and ELR (β≈0.27, p<.01) are both predictors of climate capacities, exhibiting a positive interaction (β≈0.12, p<.05). Capabilities subsequently predicted PEB (β≈0.48, p<.001) and enhancements in emissions intensity (β≈0.22, p<.05). We examine the consequences of implementation: integrate climate responsibilities into roles, certify training, accurately assess abatement, and incentivize teams based on confirmed reductions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».