Mentoring experiences of successful women across the Americas
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to compare women's mentoring experience in nine countries within the Americas, and to explore linkages between personal characteristics, mentoring practices, mentoring functions, and consequences of being mentee. Design/methodology/approach A total of 1,146 successful women are questioned about their mentoring experiences as a mentee: 105 from Argentina, 210 from Brazil, 199 from Canada, 84 from Chile, 232 from Mexico, 126 from the USA, and 190 from three countries in the West Indies (Barbados, Jamaica, and St Vincent). Findings Most of the women have more than one mentor. Across all countries mentoring practices are more strongly linked to career mentoring function while the age and gender of the mentor are more strongly linked to psychosocial mentoring. Mentoring from the perspective of mentee has the same directional relationship with situational and individual variables, but the significance of those relationships vary by country. A possible cultural difference is detected between Spanish and non‐Spanish speaking countries on the issue of mentoring practice. Research limitations/implications The fact that the paper focuses only on successful women in this paper means the findings are not necessarily generalizable to other groups of women or men. The paper is also limited because mentoring functions are constrained to two: psychosocial and career. There may be more functions that mentoring could fulfill for the mentee. Practical implications Companies' interest in fostering mentoring among their members, particularly women, should be aware that different mentoring functions are influenced by different factors. For example, formal mentoring programs appear to have a greater impact on career mentoring functions than on psychosocial mentoring functions. To support women in their careers, companies should institute formal mentoring programs; this is especially important in South American countries. Moreover, mentoring programs must be designed to be adaptive since the analyses indicated that there are significant differences by country in terms of many mentoring issues. Originality/value In the literature review, the paper finds linkages between culture, mentoring practices, characteristics of mentors and mentees, and mentoring functions, but no evidence that these linkages have been studied with a group of professionally successful women from different American countries, particularly non‐English speaking American countries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».