Notice bibliographique
Résumé
Purpose The international mentoring literature predominantly features traditional company-assigned expatriates as protégés overlooking other types of global talent, such as immigrants, refugees, and international graduates, who may help organizations gain long-term IHRM competitive advantages. We integrate multidisciplinary research to better understand the role of mentoring as a global talent management tool, identify research gaps, and propose future research directions. Design/methodology/approach We draw on an integrative review of 71 academic journal articles published between 1999 and 2024 to explore the role of mentoring in managing global talent (i.e. expatriates, immigrants, refugees, and international students and graduates). Findings We found that research has identified and examined relationships between various antecedents and outcomes of mentoring but mainly treating mentoring as a talent development tool. Less is known about the role of mentoring as a recruitment and selection tool in the pre-employment context. Mentoring is an important HRM tool that contributes to managing a global talent pool and developing existing employees. Originality/value The review contributes to a better understanding of the characteristics and processes involved in mentoring in a global context by proposing a framework that incorporates antecedents of mentoring, characteristics of the mentoring process, and mentoring outcomes. It highlights the value of mentoring as a recruitment and selection tool supporting global talent management and identifies avenues for future research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».