La performance organisationnelle et la complémentarité des pratiques de gestion des ressources humaines
Bibliographic record
Abstract
L’article présente dans un premier temps un aperçu du rôle et de l’importance de la complémentarité des pratiques de GRH dans la prédiction de la performance organisationnelle. Après avoir expliqué le concept de grappes de pratiques, les auteurs soulèvent les limites quant aux différentes approches pour mesurer la complémentarité. Ces derniers discutent de l’importance de combiner les pratiques sur une base rationnelle et proposent une définition et une méthode en ce sens. Enfin, l’importance de prendre en considération le secteur industriel dans l’analyse du lien entre la complémentarité et la performance organisationnelle est soulevée afin de poser par la suite les objectifs et hypothèses de la recherche. Les résultats indiquent que l’accroissement de la complémentarité des pratiques de GRH est lié à une augmentation de la productivité et de l’efficience, au positionnement concurrentiel de l’organisation et à l’acquisition de clients et d’une part du marché.
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 | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".