L’effet du mentorat sur la réussite de carrière : quelles différences entre hommes et femmes ?
Bibliographic record
Abstract
Nombreuses sont les recherches ayant examiné l’impact du mentorat sur la réussite de carrière. Toutefois, davantage d’études sont requises afin d’appréhender cette relation, car force est de constater que la majorité des recherches menées jusque-là ont occulté la bi-dimensionnalité de chacun de ces deux construits. Par ailleurs, vu les spécificités féminines, nous estimons que la compréhension de l’impact du mentorat sur la réussite de carrière serait améliorée par l’intégration du genre. Le but de ce travail est de démontrer que le genre joue un rôle modérateur entre le mentorat reçu — estimé par ses deux fonctions instrumentale et psychosociale — et la réussite de carrière aussi bien objective que subjective. Des analyses en équations structurelles, notamment des analyses multigroupes ont été conduites à partir de données recueillies dans le secteur bancaire tunisien auprès de 237 cadres moyens et supérieurs. Nos analyses montrent que les femmes obtiennent moins de promotions et semblent moins satisfaites de leur carrière. Il ressort aussi que les femmes perçoivent moins de soutien de la part de leur mentor, particulièrement d’ordre psychosocial. Si la présente recherche démontre que pour les hommes, comme pour les femmes, le soutien prodigué par le mentor est associé à la réussite de carrière objective, il n’en est pas de même pour le type du mentorat à l’origine de cette réussite. Ainsi, seule la fonction instrumentale favorise l’avancement des femmes, contrairement aux hommes, dont l’avancement est lié uniquement à la fonction psychosociale du mentorat. Enfin, la présente étude indique l’inexistence d’un lien direct entre les fonctions du mentorat et la réussite subjective, et ce, aussi bien pour les hommes que les femmes. Toutefois, nos résultats permettent de mettre en évidence un effet indirect du mentorat psychosocial sur la réussite subjective des hommes par le biais de leur succès objectif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".