The Impact Of Mentoring On Career Plateau And Turnover Intentions Of Management Accountants
Notice bibliographique
Résumé
The presence of frustrated employees in an organization is likely to have a significant adverse effect on the organization’s operations. Employees faced with a career plateau are likely to exhibit feelings of frustration. Such employees may have a higher tendency to leave the company, increasing employee turnover. Using Canadian Certified Management Accountants (CMAs), as subjects, this study examined the effect of mentoring on employee career plateau tendencies and turnover intentions. Survey questionnaires were mailed and responses obtained from 235 CMAs. Subjects’ responses were factor analyzed to develop composite scales about CMAs’ perceptions for mentoring (MENTOR), career plateau (PLAT), turnover intentions (EXIT), positive job attributes (PJA), and job satisfaction rate (JSR). For hypotheses testing, the means of the scaled values were used in statistical tests of relationships between the measures. Tests indicated that mentoring reduces plateau tendency significantly and significantly lowers turnover intentions even after controlling for career plateau, job satisfaction, and positive job attributes. The results imply that fostering a mentoring environment can reduce career plateau attainment and turnover intentions. Reducing career plateau in turn is likely to have positive impact on organization’s operations. For example, CMAs are often involved in, among other matters, the operational information and financial reporting process. Therefore, reducing CMAs’ career plateau tendencies and turnover intentions could improve the quality of an organization’s financial reporting process.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».