Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to clarify what is meant by talent management and why it is important (particularly with respect to its affect on employee recruitment, retention and engagement), as well as to identify factors that are critical to its effective implementation. Design/methodology/approach This article is based on a review of the academic and popular talent management literatures. Findings Talent management is an espoused and enacted commitment to implementing an integrated, strategic and technology enabled approach to human resource management (HRM). This commitment stems in part from the widely shared belief that human resources are the organization's primary source of competitive advantage; an essential asset that is becoming in increasingly short supply. The benefits of an effectively implemented talent management strategy include improved employee recruitment and retention rates, and enhanced employee engagement. These outcomes in turn have been associated with improved operational and financial performance. The external and internal drivers and restraints for talent management are many. Of particular importance is senior management understanding and commitment. Practical implications Hospitality organizations interested in implementing a talent management strategy would be well advised to: define what is meant by talent management; ensure CEO commitment; align talent management with the strategic goals of the organization; establish talent assessment, data management and analysis systems; ensure clear line management accountability; and conduct an audit of all HRM practices in relation to evidence‐based best practices. Originality/value This article will be of value to anyone seeking to better understand talent management or to improve employee recruitment, retention and engagement.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,010 |
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 ».