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Enregistrement W2042768653 · doi:10.5539/ass.v10n1p124

Effective Improvement of Talents Management for Continuing of Managing Government

2013· article· en· W2042768653 sur OpenAlexvenueno aff
Ungsinun Intarakamhang, Narisara Peungposop

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of the Civil Service Commission
Mots-clésLISRELCoachingHuman resource managementPsychologyGovernment (linguistics)Talent managementSample (material)BusinessScale (ratio)Human resourcesMarketingKnowledge managementApplied psychologyOperations managementStructural equation modelingManagementEngineeringEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Talent Management System or the HiPPS (High Performance and Potential System) was developed by the Office of the Civil Service Commission (OCSC) for 10 years since 2003 in Thailand. The purposes of this mixed methods research were 1) to develop of the causal relationship models of the effective talent management, 2) to investigate the percent of predict in each group, and 3) to study the current situation and to investigate strategies to improve the talent management to ensure continuity in government administration. The data were collected from five rating-scale questionnaires which the total -item correlation had been .2-.7. and ? is .835-.909. The sample size were 109 talents, 96 coaches, and 100 human resource (HR) staffs who are responsible for the HiPPS system. Data was analyzed by LISREL and content analysis from 9-19 key persons in each 5 group such as executives, coaches, talents, HR staffs and former talents groups. The results indicated that 1) the causal relationship model of effective talent management for all groups were consistent with an empirical data at a strong level, 2) the person and work environment factors had positive effect and could be predicted in all groups regarding effective talent management for 48 percent in the talent group, 83 percent in the coaching group and 66 percent in the HR staff group, 3) the person and work environmental factors that influence the effective talent management, found that there are seven factors that impact in a positive way and two factors, such as positive attitudes toward the talent management, and organization commitment were a major factor that impacted directly positive influence on effective talent management, and 4) the problems of the effective talent management were 4.1) the executives didn’t understand HiPPS or often change their executives, 4.2) the talents could not rotate as individual development plan and low effective coach system, 4.3) the talent development plan didn’t clear and not support from organization. So, strategies of effective improvement should organize for administrative procedure as talent identifying, talent development, talent monitoring and evaluating, talent rewarding and performance management to share knowledge and innovation for continuing of public sector development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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