The next generation at work – business students' views, values and job search strategy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of the paper is to explore the views, career expectations, and job search behaviours among a sample of business students. It also aims to examine the role of campus career services in shaping students' careers and how cooperative education influences their expectations and aspirations. Design/methodology/approach A field survey involving 20,771 students across Canada was conducted by a strategic consulting firm. This research is a part of a broader research project commissioned by a consortium of large Canadian companies to understand better the views of university students on jobs, organisations, careers and perceptions of their organisation. Findings The study found that cooperative students appear to have more realistic expectations, have better self‐insights into their own abilities and desires, and report higher self‐confidence. They also placed greater emphases on the “people” and “work” dimensions of a firm. Students with higher abilities also reported similar characteristics and preferences to those of cooperative students. These characteristics are important because they have been linked to greater recruitment success. Additionally, the job search process among students appears to have shifted from more traditional approaches to electronic channels such as the internet. Practical implications University students continue to be a significant source of hiring for professional and managerial jobs. Employers should connect with university students to understand their views, expectations, and job search process. Employers are also well advised to create a familiarity with university students, and to participate in cooperative education since it can highlight the realities of job and careers in contemporary organisations. These strategies in combination can assist employers with greater recruitment success and long‐term organisational performance. Originality/value This research, based on a large field survey of university students, builds on Cable and Turban's employer knowledge framework, and provides valuable insights into the workforce of the future and strategies for greater recruitment success.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».