Characteristics of Successful and Failed Mentoring Relationships
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the mentor-mentee relationship with a focus on determining the characteristics of effective mentors and mentees and understanding the factors influencing successful and failed mentoring relationships. METHOD: The authors completed a qualitative study through the Departments of Medicine at the University of Toronto Faculty of Medicine and the University of California, San Francisco, School of Medicine between March 2010 and January 2011. They conducted individual, semistructured interviews with faculty members from different career streams and ranks and analyzed transcripts of the interviews, drawing on grounded theory. RESULTS: The authors completed interviews with 54 faculty members and identified a number of themes, including the characteristics of effective mentors and mentees, actions of effective mentors, characteristics of successful and failed mentoring relationships, and tactics for successful mentoring relationships. Successful mentoring relationships were characterized by reciprocity, mutual respect, clear expectations, personal connection, and shared values. Failed mentoring relationships were characterized by poor communication, lack of commitment, personality differences, perceived (or real) competition, conflicts of interest, and the mentor's lack of experience. CONCLUSIONS: Successful mentorship is vital to career success and satisfaction for both mentors and mentees. Yet challenges continue to inhibit faculty members from receiving effective mentorship. Given the importance of mentorship on faculty members' careers, future studies must address the association between a failed mentoring relationship and a faculty member's career success, how to assess different approaches to mediating failed mentoring relationships, and how to evaluate strategies for effective mentorship throughout a faculty member's career.
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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 | 0,007 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».