L'incidence des différents rôles des services des ressources humaines sur la performance organisationnelle
Bibliographic record
Abstract
L’étude du lien entre la gestion des ressources humaines (GRH) et la performance organisationnelle domine la documentation scientifique en GRH depuis le milieu des années 1990. L’intérêt croissant à l’égard de la relation entre la GRH et la performance organisationnelle contribue à accorder une attention particulière à la nature des rôles du SRH ou des compétences que les professionnels en ressources humaines doivent maîtriser afin d’apporter une valeur ajoutée à cette performance organisationnelle. À partir d’un sondage réalisé auprès de 274 entreprises canadiennes, cette étude vise à valider les différents rôles des services des ressources humaines (SRH) à partir de la typologie des quatre rôles d’un SRH d’Ulrich (1997) ainsi que de mesurer l’incidence de ces rôles des SRH sur la performance organisationnelle. L’analyse factorielle exploratoire reproduit les quatre rôles d’un SRH d’Ulrich (1997) et ajoute un cinquième rôle administratif qui se concentre sur le contrôle des procédures administratives liées à la gestion des ressources humaines (GRH). Ce cinquième rôle administratif se distingue du rôle d’expert administratif d’Ulrich (1997) qui repose sur l’élaboration et l’implantation des politiques ressources humaines (RH). Les données empiriques révèlent également que l’adoption de tous les rôles par les SRH et plus particulièrement la maîtrise des rôles stratégiques est liée à des indicateurs de performance organisationnelle. Les SRH qui valorisent surtout les rôles administratifs ou opérationnels contribuent peu à la performance organisationnelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".