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Enregistrement W3043581606 · doi:10.1108/jmp-10-2019-0591

From mentors to leaders: leader development outcomes for mentors

2020· article· en· W3043581606 sur OpenAlexaffabout
Mostafa Ayoobzadeh, Kathleen Boies

Notice bibliographique

RevueJournal of Managerial Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensConcordia UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLeader developmentLeadership developmentOriginalityCareer developmentFocus groupIdentity (music)PsychosocialLongitudinal studyMedical educationSocial psychologyPublic relationsSociologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The present study examines leader development as one of the potential outcomes for mentors and investigates whether the provision of mentoring contributes to developing mentors' leader identity and leader self-efficacy. Design/methodology/approach Relying on a quasi-experimental design, data were collected at four points in time over eight months from a mentor (n = 46) and an equivalent nonmentor group (n = 25). Participants in the mentor group were volunteer mentors from a doctoral mentoring program that was implemented at a large Canadian university. Findings Participants in the mentor group experienced a more positive change in leader identity and leader self-efficacy, compared to the participants in the nonmentor group. Further analysis of the participants in the mentor group suggests that the extent to which mentors provide career and psychosocial support explains the growth rate in the development outcomes. Practical implications By documenting benefits of mentoring for mentors, program administrators may be able to recruit mentors who are more engaged in the process. In addition, they can encourage their members to volunteer as mentors to gain leader development outcomes. Originality/value This longitudinal study connects the areas of mentoring and leadership development. While the majority of mentoring studies focus exclusively on mentoring outcomes for protégés, the present study shows that mentoring can benefit mentors as well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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