MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206444278 · doi:10.5958/2249-877x.2021.00098.9

Opinions on talent management from an european viewpoint

2021· article· en· W4206444278 sur OpenAlexaboutno aff
Manjula Jain

Notice bibliographique

RevueSouth Asian Journal of Marketing & Management Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsEngineeringEngineering ethicsManagementVeterinary medicineMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the fact that talent management has risen to a prominent position in managerial discourse, academic research in the field has lagged behind. This article examines talent management, with a specific emphasis on the European environment, and serves as a prelude to the special issue that will be published shortly after. The article and special issue are intended to contribute to the area of talent management by providing a European perspective on work that has been done by colleagues in the United States and Canada. In the aim of providing at the very least a point of departure for the area of talent management in the European environment, we have drawn empirical insights from the European context and coupled them with theoretical methods presented in the different articles. The primary goal of this article is to offer new insights on the link between leadership & talent management. The paper is organized as follows: They tested a concept in which both difficult work circumstances and empowerment moderate the effect of leadership style on organizational commitment, as shown in their research. As a result of the findings, the authors’ conceptual framework appears to be a perfect fit in particular, it has been confirmed that butler leadership has a positive related to trying to challenge work conditions, and that the same workplace conditions are linked to three out of four employee engagement dimensions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,264 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSouth Asian Journal of Marketing & Management ResearchMême sujetHuman Resource and Talent ManagementTravaux en français237 207