Employability and talent management: challenges for HRD practices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this conceptual paper is to illuminate the problems that are associated with defining and identifying talent and to discuss the development of talent as a contributor to employability. Design/methodology/approach The world of work is characterised by new and rapidly changing demands. Talent management has recently been the target of increasing interest and is considered to be a method by which organisations can meet the demands that are associated with increased complexity. Previous studies have often focused on the management of talent, but the issue of what exactly should be managed has generally been neglected. In this paper, the authors focus on discussing the substance of talent and the problems associated with identifying talent by using the following closely related concepts: employability, knowledge, and competence. Findings Employability is central to employee performance and organisational success. Individual employability includes general meta‐competence and context‐bound competence that is related to a specific profession and organisation. The concept of employability is wider than that of talent, but the possession of talent is critical to being employable. In this paper, the authors suggest a model in which talent includes individual, institutional, and organisational‐social dimensions. Practical implications The illumination of different meanings of talent management and the substance of talent is crucial to the practical implication of central human resource development practices, such as training and development. Originality/value The paper shows that clarification of the conceptual boundaries and the presentation of a typology that is relevant to the understanding of talent are central to the creation of valid talent management systems that aim to define and develop talent.
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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 | 0,069 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,044 |
| Communication savante | 0,029 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».