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Enregistrement W2025337810 · doi:10.1108/13620430710724811

Exploring career‐life success and family social support of successful women in Canada, Argentina and Mexico

2007· article· en· W2025337810 sur OpenAlexaffabout
Pamela Lirio, Terri R. Lituchy, Silvia Inés Monserrat, Miguel R. Olivas‐Luján, Jo Ann Duffy, Suzy Fox, Ann Gregory, Betty Jane Punnett, Neusa Maria Bastos Fernandes dos Santos

Notice bibliographique

RevueCareer Development International · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensConcordia UniversityMemorial University of NewfoundlandMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansOriginalityCareer developmentWork (physics)Value (mathematics)Gender studiesSociologyEconomic growthPublic relationsPsychologyPolitical scienceQualitative researchSocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine career‐life issues of successful women in the Americas. Design/methodology/approach A total of 30 interviews were conducted with successful women in Canada, Argentina and Mexico. Themes were pulled from the interview transcripts for each country, analyzed and then compared across countries, looking at universalities and differences of experiences. Findings The women in all three countries conveyed more subjective measures of career success, such as contributing to society and learning in their work, with Canada and Mexico particularly emphasizing receiving recognition as a hallmark of career success. Practical implications This research provides insight into the experiences of successful women in the Americas, which can inform the career development of women in business. Originality/value This research contributes to the literature on women's careers, highlighting successful women's experiences across cultures and in an under‐researched area: Latin America.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,810

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,110 · 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

Citations99
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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