An exploratory study of factors affecting undergraduate employability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The current study was conducted to increase our understanding of factors that influence the employability of university graduates. Through the use of both qualitative and quantitative approaches, the paper explores the relative importance of 17 factors that influence new graduate employability. Design/methodology/approach An extensive review of the existing literature was used to identify 17 factors that affect new graduate employability. A two‐phase, mixed‐methods study was conducted to examine: Phase One, whether these 17 factors could be combined into five categories; and Phase Two, the relative importance that employers place on these factors. Phase One involved interviewing 30 employers, and Phase Two consisted of an empirical examination with an additional 115 employers. Findings Results from both the qualitative and quantitative phases of the current study demonstrated that 17 employability factors can be clustered into five higher‐order composite categories. In addition, findings illustrate that, when hiring new graduates, employers place the highest importance on soft‐skills and the lowest importance on academic reputation. Research limitations/implications The sectors in which employers operated were not completely representative of their geographical region. Practical implications The findings suggest that, in order to increase new graduates’ employability, university programmes and courses should focus on learning outcomes linked to the development of soft‐skills. In addition, when applying for jobs, university graduates should highlight their soft‐skills and problem‐solving skills. Originality/value This study contributes to the body of knowledge on the employability of university graduates by empirically examining the relative importance of five categories of employability factors that recruiters evaluate when selecting new graduates.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».