The Potential of Adaptive Mentorship<sup>©</sup>: Experts’ Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, global interest in the processes of mentorship and coaching has expanded across all disciplinary fields. Educational institutions, commercial enterprises, and other organizations have integrated mentorship processes into their educational programs to help prepare/train protégés for entry into a specific professions or occupations and/or to upgrade their related skills/knowledge. Over the past quarter century, in partial response to the popularity of mentoring, the authors have developed a mentoring model called Adaptive Mentorship© (AM). Research conducted by the authors and others has affirmed AM’s value in improving mentoring practice in a variety of disciplines. In the present article, the authors summarize assessments of the model that they solicited during the past five years from 49 multi-disciplinary groups or panels of experts. The experts’ positive statements regarding AM outweighed their cautionary comments by a ratio of 2:1. The strengths that they identified were that AM conceptualized the entire mentorship process in an understandable manner, and that it helped reveal potential interpersonal conflicts as well as practical solutions for them. The caveats identified by the experts were that personnel employing the AM model must apply it sensibly, sensitively, and flexibly—especially in cross-cultural contexts.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle