Mentoring Approaches Preferred by Mentors in Their Work With Immigrant Youths
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to examine the preferred approach used by mentors to work with immigrant youths, describe how they carry out their work and why they chose to work that way, and analyze what is their initial assumption in their work with immigrant youths. The approaches are personal growth, mentoring as situational learning, mentoring that focuses on problem-solving problem and mentoring as a research process. One hundred and fifty mentors participated in the study. Each of them worked regularly with five Israeli immigrant youths. The findings show that the mentors adapted the work process to their mentees, but chose an approach that best suited their personality and worldview. A mentor who preferred the “mentoring as personal growth” approach may find it difficult to work in the “mentoring as situational learning” approach. All mentors mentioned a sense of mission they had in working with immigrant youths. The mentors used concepts such as “awareness” and “mindfulness,” and spoke about the attention that allows the mentor and mentee a focused view of the present, of what is happening here and now, as a key to a meaningful process in each of the approaches. All the mentors mentioned the principle of communication as a central principle in their work and the importance of having a meaningful dialogue with the mentees. Another principle mentioned by all the mentors was that of building trust between them and their mentees. They developed the mentees' confidence in themselves and their abilities, in the sense that they were capable enough to act, perform, and succeed; and developed trust in the fact that the mentors did want what was best for the mentees, accepting the mentees with their strengths, impulses, and weaknesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».