Identifying key mentor characteristics for successful workplace mentoring relationships and programmes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aims of this critical review are to identify the mentor characteristics that lead to superior mentoring outcomes and to provide human resources development (HRD) professionals with evidence-based suggestions for recruiting, selecting and training mentors to improve mentorship programme effectiveness. Design/methodology/approach The authors conducted a critical review of existing quantitative research on mentor characteristics that have an impact on effective mentoring. Findings The authors identified five key categories of mentor characteristics linked to successful mentoring outcomes: competency in context-relevant knowledge, skills and abilities; commitment and initiative; interpersonal skills; pro-social orientation and an orientation toward development, exploration and expansion. Research limitations/implications There is limited research on the characteristics of ineffective mentor characteristics, exclusion of articles that used qualitative research methods exclusively and how technology-based communication in mentoring may require different characteristics. Most of the included studies collected data in the United States of America, which may exclude other important mentor characteristics from other non-Western perspectives. Practical implications To ensure that there is both a sufficient pool of qualified mentors and mentors who meet the desired criteria, focus on both recruitment and training mentors is important. Incorporating the desired mentor characteristics into both of these processes, rather than just selection, will help with self-selection and development of these characteristics. Originality/value Despite the ongoing interest in identifying effective mentor characteristics, the existing literature is fragmented, making this challenging for HRD professionals to determine which characteristics are crucial for mentoring relationships and programme success. Addressing this practical need, this critical review synthesises the research literature and identifies patterns and inconsistencies. Based on the review, the authors provide evidence-based recommendations to enhance the recruitment, selection and training of mentors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle