Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to look at the issues concerning barriers that managers face in relation to participation in training and transfer of training, which have become increasingly important to HRD scholars and practitioners. To date, these areas have largely been examined independently. This paper aims to argue that there is an increasing need to understand and explore these two areas in unison. Design/methodology/approach Although this paper is primarily conceptual in nature, in order to investigate a model derived from relevant literature, survey data from 137 Canadian employees, mostly from the broader public sector, was examined. These respondents completed a short transfer of training questionnaire three months after a one‐day managerial training programme. In this study, open‐ended questions investigating training barriers are analysed. Findings The exploratory examination of information from participants of a managerial training programme suggests that the model which links literature on participation in training and transfer of training warrants additional examination. Most significantly, there was substantial overlap between the participation and transfer barriers with the most common barriers being linked to “lack of time” and “unsupportive culture”. Research limitations/implications The main limitation of this paper is the relatively small sample size with regard to data concerning barriers to transfer. However, the authors feel that a key implication is that a “bridge of understanding” is created concerning the numerous factors that impact participation in training, transfer of training and the relationships between them. Hence, HRD practitioners and scholars can now use this model to begin to understand how they might improve the overall quality of training programmes and to further explore the relationship between transfer and participation. Originality/value The conceptual model developed further integrates the respective literatures pertaining to management training participation and transfer of learning in the workplace. The proposed model shows how barriers to participation can become barriers to transfer and how barriers to transfer from one programme may become barriers to participation to subsequent learning activities.
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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 | 0,042 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,081 |
| Communication savante | 0,023 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».