Lecturer’s Perspective on Talent Management in Private Higher Learning Institutions in Kuala Lumpur, Malaysia
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
Talent management has been an ongoing focus in teaching and career development among lecturers in universities. However, this effective practice lies in the conduct of certain factors in an organisation. Some of the important factors that contribute to talent management of an organisation are; the ability of lecturers to perform, organizational culture and retention practice of an organisation. Hence, this paper took a milestone in explaining the relationship among talent management and three antecedent factors; performance, organisational culture and retention. Importantly, the research focuses on academicians who are teaching Information Technology related subjects. The leading universities in Malaysia have a tendency to lose competent academicians thus creating a gap in the organisational outcome. Thus, respondents were sampled from Private Higher Learning Institutions in Kuala Lumpur, Malaysia. The data was collected from 133 respondents who have been teaching in IT related modules. Hypotheses were built based on the relationship between variables and analysed using Pearson Correlation in via the SPSS software. The results showthat two hypotheses are not supported except for one of the hypothesis on retention has indicated a significant relationship with the talent management practice of the university. Information Technology is a fast growing industry as lecturers in this field need to be constantly updated in their knowledge, skills and ability. This requires talent management. Academicians who are unable to do this with the support and motivation of an organisation may not be able to offer their services in the university. Consequently, this can lead to poor outcome on knowledge delivery to students or the turnover rate may be affected. Overall, this paper has called for good human resource practices for lecturers in the teaching profession.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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