How to match mentors and protégés for successful mentorship programs: a review of the evidence and recommendations for practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this qualitative review paper is to identify for practitioners ways of matching mentors and protégés to enhance the effectiveness of formal mentoring programs. Design/methodology/approach The paper qualitatively reviews the best available evidence of ways to match mentors and protégés to maximize mentorship outcomes. Findings Two factors to consider when making mentor–protégé matches emerged from the research literature (1) the matching process (i.e., how matches are made and facilitated by practitioners such as incorporating participant input on matches): and (2) individual characteristics (i.e., individual differences that may serve as matching criteria such as experiential, surface-level, and deep-level characteristics). This qualitative review resulted in three practical recommendations to practitioners interested in matching mentors and protégés using evidence-based methods: (1) match based on deep-level similarities, (2) consider developmental-needs of protégés during matching, and (3) seek mentors' and protégés’ input before finalizing matches. Research limitations/implications Limitations of the research reviewed are highlighted: measures of perceived similarity, relative effectiveness of matching-related factors, limited research investigating the role of dissimilarity on mentoring outcomes, and linear relationship assumptions between matching-related factors and mentoring outcomes. Practical implications The authors’ recommendations suggested greater use of valid psychometric assessments to facilitate matching based on actual assessed data rather than program administrators' personal knowledge of mentors and protégés. Originality/value The literature on mentor–protégé matching is missing practical guidance on how to apply the research. This highlights a need for a qualitative review of the literature to identify what matching processes and criteria are most effective, providing a “one-stop-shop” for practitioners seeking advice on how to construct effective mentor–protégé matches in formal mentorship programs.
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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 | 0,115 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».