High potential programs and employee outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to understand how and under what conditions employees’ participation in high potential (HiPo) programs leads to various employee outcomes (i.e. affective commitment, job satisfaction, organizational citizenship behaviors (OCBs), and turnover intent). Design/methodology/approach Data were collected by a cross-sectional survey among 242 employees who had HiPo programs in their current organizations. Findings Findings provided support for the mediating role of commitment-focused HiPo attributions in the relationships between HiPo program participation and employee outcomes (affective commitment, job satisfaction, OCBs, and turnover intent). The results also demonstrated significant interaction effects of HiPo program participation and organizational trust on commitment-focused attributions. Additionally, the results provided support for several mediated-moderated models. Research limitations/implications This study opened the “black box” by examining the processes through which talent management (TM) shapes employee attitudes and behaviors, and demonstrated that these relationships are not necessarily direct. Practical implications To ensure employees’ career success, organizations need to build trustworthy relationships with their employees, and must consider the processes related to the talent identification, as well as the messages this identification communicates to employees about their contributions. Originality/value This study is the first to examine employees’ attributions about their participation in HiPo programs. Further, this study is also the first to empirically investigate the role of employees’ perceptions of organizational trust in the context of TM.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».