Bu araşdırma rəqəmsallaşma ilə dəstəklənən yaşıl insan resurslarının idarə edilməsi təcrübələrinin əməkdaşların ekoloji baxımdan məsuliyyətli iş yeri davranışları ilə necə əlaqəli olduğunu Cənubi Afrikadakı bir böyükşəhər bələdiyyəsi kontekstində araşdırır. Tədqiqat yeni məlumat toplamaq əvəzinə əvvəllər əldə edilmiş qarışıq metod məlumatlarını rəqəmsallaşma fokusu ilə yenidən təhlil edir: kəmiyyət hissəsində 80 nəfərlik hədəf HR əhalisindən seçilmiş 66 əməkdaşın sorğu məlumatları, keyfiyyət hissəsində isə yeddi HR menecerinin müsahibələri istifadə olunur. Ən yüksək müsbət Spearman əlaqəsi rəqəmsal yaşıl təlim ilə əməkdaşların yaşıl davranışı arasında tapıldı (ρ = 0,524; p < 0,01). Kağızsız əməliyyatlar ρ = 0,487, rəqəmsal performans idarəetməsi ρ = 0,463 və iş axını avtomatlaşdırılması ρ = 0,423 ilə müsbət əlaqələr göstərdi. Bununla belə, tədqiqatın kəsişən, öz-bildirişli, kiçik və tək bələdiyyə kontekstinə əsaslanması səbəbindən bu əlaqələr rəqəmsallaşmanın ekoloji davranışa səbəb olduğunun sübutu deyil.

Araşdırmada Yaşıl İnsan Resurslarının İdarə Edilməsi (Green Human Resource Management, GHRM), insan resursları təcrübələrinə ekoloji məqsədlərin daxil edilməsini ifadə edir. Əməkdaşın yaşıl davranışı (Employee Green Behavior, EGB) isə enerjiyə qənaət, tullantıların azaldılması, təkrar emal, kağız istifadəsinin azaldılması, resurs səmərəliliyi, ekoloji təşviqat və oxşar ekoloji yönümlü iş yeri davranışlarını əhatə edir.

Tədqiqatın əsas yanaşması rəqəmsallaşmanın yalnız inzibati işləri sürətləndirən texnologiya olmadığını müdafiə edir. E-öyrənmə və onlayn təlim əməkdaşların ekoloji bilik və bacarıqlarını inkişaf etdirə bilər; rəqəmsal performans panelləri və elektron monitorinq ekoloji məqsədləri görünən edə bilər; kağızsız sistemlər və avtomatlaşdırılmış iş axınları isə ekoloji həssas davranışı gündəlik iş prosesinin içinə yerləşdirə bilər. Lakin keyfiyyət tapıntıları bu potensialın infrastruktur çatışmazlıqları, rəqəmsal bacarıq əskiklikləri, resurs məhdudiyyətləri, siyasi müdaxilə, həmkarlar ittifaqı müqaviməti və manual-rəqəmsal sistemlərin paralel işlədilməsi kimi maneələr səbəbindən hər zaman tətbiqə çevrilmədiyini göstərir.

Türkiyə baxımından bu tədqiqat birbaşa bələdiyyə siyasəti nəticəsi istehsal etmir. Türkiyədəki böyükşəhər və ya rayon bələdiyyələrində oxşar model istifadə ediləcəksə, rəqəmsal HR infrastrukturunun yetkinliyi, əməkdaşların rəqəmsal bacarıqları, e-öyrənmə sistemlərinin real istifadəsi, ekoloji performans göstəriciləri, kağızsız proseslərin əhatə dairəsi və institusional idarəetmə şərtləri yerli məlumatlarla ayrıca ölçülməlidir.

Araşdırmanın əsas sualı nədir?

Araşdırmanın əsas sualı bələdiyyələrdəki rəqəmsal insan resursları təcrübələrinin yalnız əməliyyat səmərəliliyi təmin etməklə kifayətlənməyib əməkdaşların ekoloji yönümlü davranışları ilə əlaqəli olub-olmamasıdır. Tədqiqat xüsusilə rəqəmsal təlim, elektron performans idarəetməsi, rəqəmsal işə qəbul, rəqəmsal mükafat sistemləri, kağızsız əməliyyatlar və avtomatlaşdırılmış iş axınlarını əməkdaşların yaşıl davranışı ilə əlaqələndirir.

Tədqiqatçılar bu suala yalnız kəmiyyət korrelyasiyaları ilə cavab vermirlər. HR menecerlərinin təcrübələri də təhlil edilərək statistik baxımdan müsbət görünən rəqəmsal tətbiqlərin real bələdiyyə mühitində hansı maneələrlə qarşılaşdığı araşdırılır.

Tədqiqat niyə bələdiyyə mühitinə fokuslanır?

Metropoliten bələdiyyələr həm böyük işəgötürənlər, həm də ekoloji idarəetmə aktorlarıdır. Buna görə bələdiyyə əməkdaşlarının gündəlik davranışları yalnız qurumdaxili resurs istifadəsinə deyil, daha geniş davamlılıq təcrübələrinə də təsir göstərə bilər.

Mənbə tədqiqat Cənubi Afrikadakı eThekwini Municipality kontekstini müzakirə edir və orijinal araşdırmanın bu bələdiyyənin əlçatanlığı ilə həyata keçirildiyini təşəkkür bölməsində açıq şəkildə qeyd edir. Bununla belə, araşdırma yalnız HR əməkdaşları və menecerləri üzərində aparıldığı üçün bələdiyyədəki bütün əməkdaş qruplarının davranışını birbaşa ölçmür.

AMO modeli necə genişləndirildi?

Tədqiqatın əsas nəzəri təməli Bacarıq–Motivasiya–Fürsət modelidir (Ability–Motivation–Opportunity, AMO). Bu modelə görə əməkdaş davranışının ortaya çıxması üçün şəxsin müvafiq bacarıqlara sahib olması, davranışı həyata keçirməyə motivasiyalı olması və davranışa imkan verən iş mühitində olması lazımdır.

Tədqiqatçılar klassik AMO çərçivəsini rəqəmsallaşma ilə birləşdirərək üç mexanizm müəyyənləşdirirlər:

• Rəqəmsal yaşıl bacarıq: e-öyrənmə, rəqəmsal təlim və rəqəmsal bacarıq qiymətləndirmələri vasitəsilə ekoloji bilik və bacarıqların inkişaf etdirilməsi.
• Rəqəmsal yaşıl motivasiya: performans panelləri, elektron monitorinq, real vaxt geribildirimi və rəqəmsal mükafatlarla ekoloji gözləntilərin görünən hala gətirilməsi.
• Rəqəmsal yaşıl fürsət: kağızsız iş axınları, avtomatlaşdırma və rəqəmsal kommunikasiya vasitələri ilə ekoloji həssas davranışın gündəlik əməliyyatlarda daha asan həyata keçirilə bilən hala gəlməsi.

Sosio-Texniki Sistemlər yanaşması niyə əlavə edildi?

Tədqiqat rəqəmsal texnologiyanın təkbaşına nəticə yaratmadığını göstərmək üçün Sosio-Texniki Sistemlər (Socio-Technical Systems, STS) yanaşmasından istifadə edir. Bu yanaşmada nəticələr texniki sistem ilə sosial sistemin qarşılıqlı təsirindən yaranır.

Məsələn, bələdiyyənin qabaqcıl e-öyrənmə platformasına sahib olması təkbaşına kifayət deyil. Əməkdaşların rəqəmsal bacarıqları aşağıdırsa, internet bağlantısı etibarlı deyilsə və ya təlimlər idarəetmə səviyyəsində dəstəklənmirsə, texniki infrastrukturun gözlənilən davranış dəyişikliyini yaratması məhdud qala bilər.

İnstitusional nəzəriyyə tədqiqata nə əlavə edir?

İnstitusional nəzəriyyə bələdiyyələrdə rəqəmsallaşmanın özəl şirkətlərdəki texnologiya layihələrindən fərqli şərtlərdə həyata keçirildiyini izah etmək üçün istifadə olunur. Dövlət qurumları qanunvericilik, büdcə məhdudiyyətləri, siyasi nəzarət, həmkarlar ittifaqları, hesabatlılıq tələbləri və bürokratik proseslər çərçivəsində fəaliyyət göstərir.

Tədqiqatçılara görə bu şərtlər rəqəmsal GHRM sistemlərinin əməkdaş davranışına çatan təsirini gücləndirə və ya məhdudlaşdıra bilər. Buna görə tədqiqat rəqəmsallaşmanı universal həll kimi deyil, institusional hazırlıqdan asılı sosio-texniki mexanizm kimi nəzərdən keçirir.

Əməkdaşın yaşıl davranışı nələri əhatə edir?

Tədqiqatda əməkdaşın yaşıl davranışı həm vəzifə çərçivəsində gözlənilən, həm də könüllü ekoloji yönümlü davranışları əhatə edən geniş bir struktur kimi nəzərdən keçirilir. Enerjiyə qənaət, tullantıların idarə edilməsi, resurslardan daha səmərəli istifadə, kağızın azaldılması, ekologiya barədə məlumatlılıq yaratmaq, ekoloji innovasiya və ekoloji vətəndaşlıq bunlara nümunə göstərilir.

Burada mühüm bir məhdudiyyət var: tədqiqatda ölçülən EGB əsasən əməkdaşların öz bildirişlərindən əldə edilmişdir. Buna görə “əməkdaşlar yaşıl davranır” nəticəsi enerji sayğacları, kağız istehlakı qeydləri və ya müstəqil müşahidə kimi obyektiv ekoloji performans ölçüləri ilə təsdiqlənməyib.

6-cı səhifədəki model nəyi izah edir?

Tədqiqatın ilk dairəvi modeli rəqəmsallaşma ilə dəstəklənən GHRM sistemini üç AMO mexanizminin mərkəzində yerləşdirir. Mərkəzdə e-HRM alətləri, avtomatlaşdırma, kağızsız sistemlər və rəqəmsal göstərici panelləri var. Bunlar rəqəmsal yaşıl bacarıq, rəqəmsal yaşıl motivasiya və rəqəmsal yaşıl fürsət mexanizmləri vasitəsilə əməkdaşın yaşıl davranışına bağlanır.

Modelin xarici halqasında isə infrastruktur boşluqları, rəqəmsal bacarıq çatışmazlıqları, resurs məhdudiyyətləri, siyasi müdaxilə və həmkarlar ittifaqı müqaviməti yerləşir. Şəklin əsas mesajı rəqəmsal GHRM-nin təsirinin yalnız texnoloji alətlərdən deyil, tətbiq mühitindən də asılı olmasıdır.

16-cı səhifədəki ikinci tematik xəritə nə göstərir?

İkinci vizual çərçivəni daha geniş struktura çevirir. Yuxarı hissədə e-HRM, avtomatlaşdırma, rəqəmsal platformalar və bulud infrastrukturu kimi texnologiya hərəkətvericiləri ilə kağızsız çalışma zərurətləri, xərc azaldılması, davamlılıq məqsədləri və yaşıl siyasətlər kimi ekoloji cəlbedici amillər yerləşir.

Bunların altında rəqəmsallaşma ilə dəstəklənən GHRM, ardınca əməkdaşın yaşıl davranışı və sonda ekoloji, təşkilati və fərdi nəticələr göstərilir. Ekoloji nəticələrə kağız istifadəsinin, karbon izinin və resurs istehlakının azaldılması; təşkilati nəticələrə xərc qənaəti, səmərəlilik və reputasiya; fərdi nəticələrə isə məlumatlılıq, bacarıq inkişafı və iş məmnunluğu nümunələri yerləşdirilib.

Şəkil qeydi: Vizualdakı üç AMO qutusundan sağdakı qutu “Digital Green Motivation” kimi etiketlənib. Lakin tədqiqatın nəzəri mətni və əvvəlki Şəkil 1 bu üçüncü ölçünü “Digital Green Opportunity” kimi müəyyən edir. Buna görə mənbədə görünən vizual etiketləmə xətası var.

Rəqəmsal yaşıl təlim niyə önə çıxır?

Kəmiyyət analizində əməkdaşın yaşıl davranışı ilə ən yüksək korrelyasiyanı rəqəmsal yaşıl təlim göstərib: ρ = 0,524; p < 0,01. Keyfiyyət müsahibələrində də e-öyrənmənin əlçatanlığı artırdığı istiqamətində təkrarlanan ifadələr mövcuddur.

Qarışıq metod inteqrasiyası bu iki sübutu “convergence”, yəni yaxınlaşma kimi təsnif edir. Başqa sözlə, kəmiyyət əlaqəsi ilə menecerlərin tətbiq təcrübələri eyni ümumi istiqamətə işarə edir.

Lakin korrelyasiya rəqəmsal təlimin ekoloji davranışa səbəb olduğunu göstərmir. Ekologiyaya daha həssas əməkdaşların rəqəmsal yaşıl təlimləri daha müsbət qiymətləndirməsi kimi əks istiqamətli və ya ortaq səbəblərə əsaslanan izahlar kəsişən dizaynla istisna edilə bilməz.

Rəqəmsal performans idarəetməsi hansı rol oynayır?

Rəqəmsal performans idarəetməsi əməkdaşın yaşıl davranışı ilə ρ = 0,463; p < 0,01 səviyyəsində müsbət əlaqəli tapılıb. Tədqiqatın nəzəri şərhinə görə elektron performans izlənməsi, ekoloji KPI-lar və geribildirim sistemləri ekoloji davranışları daha ölçülə bilən və görünən hala gətirə bilər.

Bununla belə, menecer müsahibələri rəqəmsal ekoloji KPI sistemlərinin bələdiyyənin bütünündə ardıcıl tətbiq edilmədiyini göstərir. Buna görə qarışıq metod inteqrasiyasında rəqəmsal performans idarəetməsi üçün nəticə “partial convergence”, yəni qismən yaxınlaşma kimi təsnif edilib.

Kağızsız əməliyyatlar nə qədər nəzərəçarpandır?

Kağızsız əməliyyatlar kəmiyyət təsviri analizində ən yüksək orta göstəriciyə malik rəqəmsal tətbiqdir: orta 4,01; standart sapma 0,79. Əməkdaşın yaşıl davranışı ilə korrelyasiyası ρ = 0,487; p < 0,01-dir.

Keyfiyyət analizində də “paperless operations” ən çox kodlanan rəqəmsal asanlaşdırıcı olub və 31 kod istinadı alıb. Bu 31 rəqəmi 31 fərqli menecer demək deyil; keyfiyyət müsahibələrində müvafiq mövzunun kodlanma tezliyidir və ümumi menecer sayı yalnız yeddidir.

Statistik potensial ilə tətbiq reallığı niyə ayrılır?

Tədqiqatın qarışıq metod yanaşmasının ən mühüm nəticəsi budur: statistik olaraq rəqəmsal tətbiqlərlə əməkdaşların yaşıl davranışı arasında müsbət əlaqələr müşahidə edilərkən menecerlər eyni sistemlərin praktikada tam yerləşmədiyini bildirirlər.

Məsələn, rəqəmsal sistemlərin istifadə edildiyi bir qurumda müsbət korrelyasiya tapıla bilər; lakin bağlantı problemləri, əməkdaşların bacarıq çatışmazlığı və ya manual sistemlərin paralel davam etməsi rəqəmsal sistemin qurum üzrə real təsirini məhdudlaşdıra bilər.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Rəqəmsal yaşıl təlim əməkdaşın yaşıl davranışı ilə müsbət əlaqəlidir.
• Rəqəmsal performans idarəetməsi əməkdaşın yaşıl davranışı ilə müsbət əlaqəlidir.
• Kağızsız əməliyyatlar və iş axını avtomatlaşdırılması da müsbət ikidəyişənli əlaqələr göstərir.
• Rəqəmsal təlim iyerarxik regresiyada nəzarət dəyişənlərinin üzərinə əhəmiyyətli əlavə izah gücü təmin edib.
• Rəqəmsal performans idarəetməsi regresiya modelinə əlavə edildikdə əlavə izah olunan variasiya statistik baxımdan əhəmiyyətli şəkildə artıb.
• Keyfiyyət tapıntıları rəqəmsallaşmanın ekoloji məlumatlılıq, monitorinq və xərc səmərəliliyi ilə əlaqələndirildiyini göstərir.
• İnfrastruktur, rəqəmsal bacarıqlar və institusional şərtlər rəqəmsal GHRM tətbiqlərinin həyata keçirilməsini məhdudlaşdıra bilər.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi, test etmədiyi və ya sübut etmədiyi nəticələr

• Rəqəmsallaşmanın əməkdaşların ekoloji davranışına səbəb olduğunu sübut etmir.
• Rəqəmsal HR sistemlərinin real enerji istehlakını və ya karbon emissiyalarını azaltdığını birbaşa ölçmür.
• Kağızsız işin ümumi ekoloji izi avtomatik olaraq azaltdığını göstərmir.
• Nəticələrin Cənubi Afrikadakı bütün bələdiyyələrə və ya başqa ölkələrə statistik baxımdan ümumiləşdirilə biləcəyini göstərmir.
• Rəqəmsal təlim, performans idarəetməsi, işə qəbul, mükafatlar, kağızsız əməliyyatlar və avtomatlaşdırmanın hamısını eyni çoxdəyişənli regresiya modelində müqayisə etmir.
• Rəqəmsal performans izlənməsinin əməkdaş motivasiyasını hansı psixoloji mexanizm vasitəsilə dəyişdirdiyini birbaşa test etmir.
• Rəqəmsal sistemlərin uzunmüddətli ekoloji performansa təsirini izləyən uzunmüddətli məlumat təqdim etmir.

Türkiyə baxımından necə oxunmalıdır?

Türkiyədə bələdiyyələrdə e-bələdiyyə, elektron sənəd idarəetməsi, rəqəmsal insan resursları və ya ekoloji performans izləmə sistemlərinin mövcudluğu bu tədqiqatdakı əlaqələrin avtomatik olaraq Türkiyədə də ortaya çıxacağı anlamına gəlmir. Tədqiqatın sübutu tək bir Cənubi Afrika böyükşəhər bələdiyyəsinin HR bölməsi ilə məhduddur.

Türkiyədə oxşar tədqiqatda rəqəmsal yaşıl təlim, elektron performans göstəriciləri, kağızsız proseslər və avtomatlaşdırma ilə yanaşı bələdiyyənin rəqəmsal infrastruktur tutumu, personalın rəqəmsal savadlılığı, manual və rəqəmsal proseslərin paralel aparılıb-aparılmaması, institusional dəyişiklik idarəetməsi və obyektiv ekoloji göstəricilər birlikdə ölçülməlidir.

Tədqiqatın Metodu və Tapıntıları

Bu tədqiqat yeni məlumat topladı?

Xeyr. Mövcud araşdırma ikincil qarışıq metod analizi istifadə edir. Əvvəllər həyata keçirilmiş orijinal tədqiqatdakı kəmiyyət sorğusu və keyfiyyət müsahibəsi məlumatları bu dəfə rəqəmsallaşma ilə dəstəklənən GHRM baxımından yenidən araşdırılıb.

Yenidən analiz zamanı yalnız açıq şəkildə rəqəmsal platforma, elektron sistem və ya avtomatlaşdırılmış proses ehtiva edən maddələr seçilib. Onlayn işə qəbul, virtual müsahibələr, e-öyrənmə, elektron performans izləmə və kağızsız kommunikasiya bu çərçivəyə daxildir. Texnologiya vasitəçiliyi olmayan maddələr rəqəmsal strukturların yaradılmasında kənarda saxlanıb.

Kəmiyyət nümunəsi necə yaradıldı?

Bələdiyyənin hədəf HR əməkdaş əhalisi 80 nəfərdir. Sadə təsadüfi seçmə ilə 66 əməkdaş seçilib və seçilmiş 66 şəxsin hamısından sorğu alınıb. Beləliklə seçilən şəxslər arasında cavab nisbəti %100, nümunənin hədəf HR əhalisinə nisbəti isə %82,5 olub.

Ölçəklərin etibarlılığı necə idi?

“İdarəetmə dəstəyi” etibarlılıq cədvəlində yer alsa da, mövcud rəqəmsallaşma analizinin əsas korrelyasiya və iyerarxik regresiya cədvəllərində ayrıca dəyişən kimi davam etdirilməyib.

Təsviri statistika nə göstərir?

Bütün dəyərlər beşli Likert şkalasına əsaslanır. Kağızsız əməliyyatlar 4,01 ilə rəqəmsal tətbiqlər içində ən yüksək orta göstəriciyə malikdir.

Niyə Spearman korrelyasiyası istifadə edildi?

Məlumatlar SPSS 26 ilə təhlil edilib. Shapiro–Wilk testlərində dəyişənlərin bir hissəsində normal paylanmadan sapma görüldüyü üçün əlaqə analizi parametrik Pearson korrelyasiyası əvəzinə Spearman sıra korrelyasiyası istifadə edilərək aparılıb.

Rəqəmsal tətbiqlər ilə əməkdaşın yaşıl davranışı arasındakı əlaqələr

İyerarxik regresiya nə göstərdi?

Nəzarət dəyişənlərindən ibarət ilk model əhəmiyyətli deyildi. Rəqəmsal təlim əlavə edildikdə izah olunan variasiya %8,7-dən %31,2-yə yüksəldi və artım statistik baxımdan əhəmiyyətli idi. Rəqəmsal performans idarəetməsinin əlavə edilməsi R²-ni %37,8-ə yüksəltdi və əlavə %6,6 izah olunan variasiya artımı da əhəmiyyətli idi.

Rəqəmsal əməkhaqqı/mükafat dəyişəninin əlavə edilməsi ümumi R²-ni %41,2-yə çıxardı; lakin son %3,4 artım p = 0,071 ilə tədqiqatın istifadə etdiyi %5 əhəmiyyətlilik həddinə çatmadı.

Bu regresiya ardıcıllığı diqqətlə şərh edilməlidir. Rəqəmsal işə qəbul, kağızsız əməliyyatlar və iş axını avtomatlaşdırılması model ardıcıllığına daxil edilməyib. Buna görə Cədvəl 5 bütün rəqəmsal tətbiqlərin eyni vaxtda müstəqil töhfəsini müqayisə edən model deyil.

Bootstrap və ortaq metod yanlılığı yoxlamaları

Tədqiqat kiçik nümunə şərtlərində etibarlılığı artırmaq məqsədilə 5000 yenidən nümunələməli bootstrap etibar intervallarının hesablandığını bildirir. Bununla belə, əsas nəticə cədvəllərində bu bootstrap etibar intervallarının ədədi aşağı və yuxarı sərhədləri ayrıca təqdim edilməyib.

Kəsişən öz-bildiriş dizaynının yarada biləcəyi ortaq metod yanlılığı üçün anonimlik, şkala bölmələrinin psixoloji olaraq ayrılması və maddə sırasının dəyişdirilməsi kimi prosedur tədbirləri tətbiq edilib. Statistik olaraq Harman tək faktor testi və 3,3-dən aşağı VIF həddi istifadə edildiyi bildirilib.

Keyfiyyət hissəsi kimlərdən ibarətdir?

Keyfiyyət analizi üçün siyasət hazırlama və rəqəmsal HR nəzarətində çalışan 7 HR meneceri/mütəxəssisi məqsədli şəkildə seçilib. İştirakçıların 8–15 illik HR təcrübəsi və bələdiyyədə 6–12 illik təcrübəsi var.

Vəzifələr baş HR menecmenti, təlim və inkişaf, performans idarəetməsi, işə qəbul, HR sistemləri və əməkhaqqı/imtiyazlar kimi sahələri əhatə edir. Yeddi iştirakçının dördü kişi, üçü qadındır.

Keyfiyyət analizi hansı mövzuları ortaya çıxardı?

Bu dəyərlər kod istinad tezlikləridir; tədqiqat sayı və ya iştirakçı sayı deyil. Eyni menecerin müsahibəsi eyni mövzuya birdən çox kod istinadı təmin edə bilər.

Qarışıq metod inteqrasiyası nə əlavə etdi?

Tədqiqatçılar kəmiyyət və keyfiyyət nəticələrini üç kateqoriyada müqayisə etdilər: yaxınlaşma, qismən yaxınlaşma və ayrışma.

Bu inteqrasiyanın əsas mesajı kəmiyyət analizinin “statistik potensialı”, keyfiyyət analizinin isə “tətbiq reallığını” göstərməsidir. Rəqəmsal GHRM alətlərinin müsbət statistik əlaqələri qurumun bu alətləri bələdiyyə üzrə effektiv və ardıcıl tətbiq etdiyi anlamına gəlmir.

Əsas məhdudiyyətlər

Kəsişən məlumat: Dəyişənlər arasındakı zaman sırası müəyyən edilə bilmədiyi üçün səbəb-nəticə qurula bilməz.

Tək bələdiyyə: Nəticələr fərqli rəqəmsal yetkinlik, büdcə və idarəetmə quruluşuna malik bələdiyyələrə birbaşa ümumiləşdirilə bilməz.

Kiçik nümunə: Kəmiyyət nümunəsi 66, keyfiyyət nümunəsi 7 nəfərdir.

İkincil analiz: Tədqiqatçılar yalnız orijinal məlumat dəstində mövcud olan maddələri yenidən təsnif edə biliblər. Rəqəmsallaşmaya xas yeni dəyişənlər sonradan ölçülməyib.

Öz-bildiriş: Ekoloji davranış və rəqəmsal tətbiqlərlə bağlı ölçmələrdə sosial arzuolunanlıq və qavrayış yanlılığı ola bilər.

Obyektiv ekoloji nəticə yoxdur: Enerji istehlakı, real kağız istifadəsi, karbon emissiyası və ya ekoloji uyğunluq kimi obyektiv performans göstəricilərindən istifadə edilməyib.

Regresiya əhatəsi: Kağızsız əməliyyatlar, avtomatlaşdırma və rəqəmsal işə qəbul korrelyasiya analizində yer alsa da iyerarxik regresiya ardıcıllığına daxil edilməyib.

Bootstrap hesabatı: 5000 yenidən nümunələməli etibar intervallarının hesablandığı bildirilib, lakin əsas nəticə cədvəlində etibar intervallarının ədədi sərhədləri göstərilməyib.

Şəkil etiketlənməsi: Şəkil 2-nin üçüncü AMO qutusunda “Digital Green Opportunity” əvəzinə ikinci dəfə “Digital Green Motivation” yazılıb; mənbə mətni və Şəkil 1 üçüncü ölçünün fürsət olduğunu açıq şəkildə göstərir.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal çalışma adı: Digitalization-Driven Green HRM Practices and Employee Green Behavior in a Metropolitan Municipality

Müəlliflər: Taiwo Hassan Ajadi; Vuyokazi Ntombikayise Mtembu; Sulaiman Olusegun Atiku; Ebenezer Esenogho.

Müəllif sırası: Taiwo Hassan Ajadi birinci, Vuyokazi Ntombikayise Mtembu ikinci, Sulaiman Olusegun Atiku üçüncü və Ebenezer Esenogho dördüncü müəllifdir.

Bərabər töhfə/bərabər birinci müəllif: Mənbədə bərabər töhfə və ya bərabər birinci müəlliflik bəyanı yoxdur.

Məsul müəllif: Taiwo Hassan Ajadi.

Qurumlar: Centre for Artificial Intelligence & Multidisciplinary Innovation Studies, University of South Africa, Pretoria, South Africa; Department of Business Management, University of Limpopo, Sovenga, South Africa; Harold Pupkewitz Graduate School of Business, Namibia University of Science and Technology, Windhoek, Namibia; Department of Economic and Business Sciences, Walter Sisulu University, Mthatha, South Africa.

Jurnal: Administrative Sciences.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Cild / say / məqalə: 16(6), 289.

DOI: 10.3390/admsci16060289

Göndərilmə tarixi: 27 yanvar 2026.

Reviziya tarixi: 23 mart 2026.

Qəbul tarixi: 24 mart 2026.

Nəşr tarixi: 16 iyun 2026.

Mənbə növü: Resenziyalı tədqiqat məqaləsi; mövcud analiz əvvəllər toplanmış qarışıq metod məlumatlarının rəqəmsallaşma yönümlü ikincil analizidir.

Resenziya statusu: Tədqiqat resenziyalı Administrative Sciences jurnalında dərc edilmiş tədqiqat məqaləsidir.

Rəsmi nəşr keçidi:Rəsmi DOI səhifəsi

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Maliyyələşdirmə: Araşdırma xarici maliyyə almayıb.

Etik komitə: Orijinal araşdırmanın University of KwaZulu-Natal Humanities and Social Sciences Research Ethics Committee tərəfindən HSSREC/00000377/2019 etik icazə nömrəsi ilə 21 oktyabr 2019 tarixində təsdiqləndiyi bildirilib. Mövcud tədqiqat anonimləşdirilmiş mövcud məlumatların ikincil analizidir və yeni məlumat toplanmayıb.

Məlumatlandırılmış razılıq: Orijinal araşdırmanın bütün iştirakçılarından məlumatlandırılmış razılıq alındığı bildirilib.

Məlumat əlçatanlığı: Məlumatların məxfilik və etik məhdudiyyətlərə görə ictimaiyyətə açıq olmadığı, əsaslandırılmış tələb əsasında məsul müəllifdən əldə edilə biləcəyi bildirilib.

Təşəkkür: Müəlliflər orijinal araşdırmaya giriş təmin etdiyi üçün eThekwini Municipality-yə təşəkkür edir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşması olmadığını bildiriblər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma T.H.A. və E.E.; metod, proqram təminatı, doğrulama, formal analiz, araşdırma, resurslar, məlumatların kurasiyası və ilkin qaralama T.H.A.; nəzərdən keçirmə və redaktə T.H.A., V.N.M., E.E. və S.O.A.; vizuallaşdırma T.H.A.; məsləhətçilik E.E. və V.N.M.; layihə idarəetməsi T.H.A., V.N.M., E.E. və S.O.A. tərəfindən həyata keçirilib.

Bu Verianla məzmunundakı nümunə, statistika, kod tezlikləri, nəzəri model və məhdudiyyətlər yüklənmiş orijinal tədqiqata əsaslanır. Biblioqrafik xarici yoxlama yalnız nəşr kimliyini və jurnalın nəşr statusunu təsdiqləmək məqsədilə istifadə olunub; əsas elmi məzmuna kənardan yeni ekoloji təsir, bələdiyyə məlumatı və ya səbəb mexanizmi əlavə edilməyib.

Mövcud məqalə yeni saha araşdırması deyil. Daha əvvəl əldə edilən məlumat dəstindən rəqəmsal və ya texnologiya vasitəli GHRM maddələri seçilib, yenidən qruplaşdırılıb və AMO, Sosio-Texniki Sistemlər və İnstitusional Nəzəriyyə çərçivəsində yenidən təhlil edilib. Buna görə analiz yalnız orijinal məlumat dəstində mövcud olan göstəricilərlə məhduddur.

Mənbədə Cədvəl 4 rəqəmsal yaşıl təlim və rəqəmsal performans idarəetməsi korrelyasiyalarını p < 0,01 kimi verərkən sonrakı mətn və inteqrasiya cədvəli eyni əlaqələri p < 0,05 səviyyəsində ifadə edir. p < 0,01 dəyəri p < 0,05 şərtini də ödədiyindən məntiqi ziddiyyət yoxdur; lakin hesabat dəqiqliyi fərqlidir.

Mənbənin Şəkil 2-sində AMO-nun üçüncü komponenti olmalı “Digital Green Opportunity” qutusu ikinci dəfə “Digital Green Motivation” kimi etiketlənib. Tədqiqatın nəzəri mətni və Şəkil 1 üçüncü ölçünün “Digital Green Opportunity” olduğunu açıq şəkildə bildirir. Verianla bu mənbədaxili vizual etiket problemini səssizcə düzəltməyib.

İyerarxik regresiya yalnız nəzarət dəyişənləri, rəqəmsal təlim, rəqəmsal performans idarəetməsi və rəqəmsal əməkhaqqı/mükafat ardıcıllığını test edib. Kağızsız əməliyyatlar, iş axını avtomatlaşdırılması və rəqəmsal işə qəbul eyni çoxdəyişənli modelə daxil edilmədiyinə görə tədqiqat bütün rəqəmsal GHRM dəyişənlərinin müstəqil təsirlərini tam müqayisə etmir.

Ən mühüm şərh məhdudiyyəti nəticələrin korrelyasiya və ikincil analiz səviyyəsində qalmasıdır. Rəqəmsal yaşıl təlim üçün ρ = 0,524 və ya regresiyada R²-nin artması rəqəmsal təlimin əməkdaşların ekoloji davranışını səbəb olaraq artırdığını sübut etmir. Tədqiqatda real enerji istehlakı, karbon emissiyası və ya kağız istehlakındakı dəyişiklik kimi obyektiv ekoloji nəticələrin ölçülməsi yoxdur.