Strategies of job seekers related to age-related stereotypes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Given the increasing diversity in the age of job seekers worldwide and evidence of perceptions of discrimination and stereotypes of job seekers at both ends of the age continuum, the purpose of this paper is to identify how perceptions of age-related bias are connected to age-related identity management strategies of unemployed job seekers. Design/methodology/approach – Data were collected from 129 unemployed job-seeking adults who were participants in a career placement service. Participants completed paper-and-pencil surveys about their experiences of age-related bias and engagement in age-related identity management strategies during their job searches. Findings – Older job seekers reported greater perceptions of age-related bias in employment settings, and perceptions of bias related to engaging in attempts to counteract stereotypes, mislead or miscue about one's age, and avoid age-related discussions in job searching. Individuals who were less anxious about their job search were less likely to mislead about age or avoid the topic of age, whereas individuals with higher job-search self-efficacy were more likely to acknowledge their age during their job search. Older job seekers higher in emotion control were more likely to acknowledge their age. Originality/value – Little is known about how job seekers attempt to compensate for or avoid age-related bias. The study provides evidence that younger and older job seekers engage in age-related identity management and that job search competencies relate to engagement in particular strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».