Outcomes of talent management: the role of perceived equity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To date, the effects of two approaches – inclusive and exclusive – to talent management (TM) on employee outcomes are largely unexplored. This paper explores the role of perceived equity and theoretically examines the process through which these TM programs impact employee outcomes. Design/methodology/approach This paper draws on the job demands-resources model and equity theory and proposes a typology of employee outcomes in the context of different approaches to TM. Findings Based on the theoretical framework, the paper argues that in the context of both inclusive and exclusive TM, perceived equity is a valuable resource that motivates employees and results in favourable outcomes. Research limitations/implications Future empirical studies should test the propositions put forth in this paper. The multilevel research design would allow for an in-depth analysis of organisational contexts, and qualitative studies using in-depth interviews can provide greater insights into employees' experiences and perspectives of TM programs. Practical implications The paper presents implications for managers and human resource (HR) and TM professionals regarding how to get the most out of their TM programs. These implications are important since employee equity perceptions can influence the effectiveness of TM programs. Originality/value In this paper, the authors add to the literature by examining the role of employee equity perceptions in the context of inclusive and exclusive TM and to highlight how perceived (in)equity could lead to negative consequences, even among high potential (HiPo) employees.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».