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Enregistrement W1971655417 · doi:10.1108/09649420710761446

Career success and satisfaction: a comparative study in nine countries

2007· article· en· W1971655417 sur OpenAlexaffabout
Betty Jane Punnett, Jo Ann Duffy, Suzy Fox, Ann Gregory, Terri R. Lituchy, John M. Miller, Silvia Inés Monserrat, Miguel R. Olivas‐Luján, Neusa Maria Bastos Fernandes dos Santos

Notice bibliographique

RevueWomen in Management Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensDawson CollegeMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife satisfactionDemographicsLocus of controlJob satisfactionPersonalityPsychologyOriginalityDemographySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This project aims to examine levels of career and life satisfaction among successful women in nine countries in the Americas. Design/methodology/approach A structured survey and in‐depth interviews were used, and a variety of occupations, demographics, and personality characteristics assessed – 1,146 successful women from nine countries in the USA responded the survey: 105 from Argentina, 210 from Brazil, 199 from Canada, 84 from Chile, 232 from Mexico, 126 from the USA, and 190 from three countries in the West Indies (Barbados, Jamaica, SVG). Findings Results show no differences in satisfaction based on occupation or country and most demographic variables investigated did not have a significant relationship with satisfaction. Age had a small, significant, relationship, with satisfaction increasing with age; married women were significantly more satisfied than single women. Higher scores on self efficacy and need for achievement, and a greater internallocusof control were all related to higher levels of satisfaction. The relationship between career satisfaction and general life satisfaction was stronger in Argentina and Chile that in the other countries. Originality/value Extends understanding of professional success and satisfaction, in terms of demographic variables and personality, as well as geographically.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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