Is More Truly Merrier?: Mentoring and the Practice of Law
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
Cet article examine deux questions sur le mentorat. D'abord, qui est le plus susceptible de bénéficier de services de mentorat au cours de sa carrière? Ensuite, comment le mentorat influence‐t‐il les carrières des professionnels? En utilisant une enquête longitudinale sur des avocats, les auteures évaluent l'incidence des postes et des aspirations en début de carrière sur les chances de bénéficier de services de mentorat. Elles mesurent les bénéfices du mentorat au moyen des récompenses de carrière intrinsèques et extrinsèques, pour découvrir que le contexte organisationnel et les attributs individuels constituent d'importants prédicteurs de qui bénéficiera de mentorat. Les professionnels ayant de multiples mentors se sont avérés les grands gagnants, en ce qu'ils obtiennent des récompenses de carrière plus importantes et plus diversifiées que ceux n'ayant pas de mentor. This paper addresses two questions regarding mentoring: First, who is most likely to receive mentorship during their career? And second, how does mentorship shape the careers of professionals? Using a longitudinal survey of lawyers, we evaluate the impact of early career positions and aspirations on the chances for mentorship. We assess the benefits of mentorship across extrinsic and intrinsic career rewards. We find organizational context and individual attributes are important predictors of who receives mentorship. Professionals with multiple mentors were the big winners in that they obtain greater and more diverse career rewards over those with one or no mentors.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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