Notice bibliographique
Résumé
Purpose This case study aims to report on the effectiveness of a matrix mentoring pilot project in a healthcare setting and its ability to build managerial competencies and enhance levels of employee engagement. Design/methodology/approach The study used a mixed‐method design with pre and post pilot evaluation phases. Focus groups were held with both mentee and mentor groups. Mentees also completed questionnaires that assessed their levels of managerial competency and engagement. Findings Mentees who engaged in a matrix mentoring pilot reported increased levels of managerial and leadership competencies, and employee engagement. Additionally, mentees realized greater exposure to managerial roles and responsibilities and experienced personal development and growth as a result of individual project assignments. Research limitations/implications The small sample size is the main limitation of this project. However, it was a pilot within a case study organization and one of the objectives was to learn from the experience. Practical implications Mentors and mentees reported positive feedback. Mentors were able to assess the capacity and interest of future potential leaders and mentees gained exposure to managerial competencies. Originality/value The originality of this research is found in the application of a matrix mentoring approach. Typically, mentoring programs match one mentor with one mentee. A team of mentors worked with each of the mentees and engaged in exposing the participants to a range of competencies. The literature suggests that managerial competencies in a complex setting, like healthcare, need to be diverse. This research presents one possibility for building such a range of abilities.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».