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Enregistrement W2160605399 · doi:10.1348/096317909x474786

Career transitions and their causes: A country‐comparative perspective

2009· article· en· W2160605399 sur OpenAlexaff
Katharina Chudzikowski, Barbara Demel, Wolfgang Mayrhofer, Jon P. Briscoe, Julie Unite, Biljana Bogićević-Milikić, Douglas T. Hall, Mireia Las Heras, Yan Shen, Jelena Zikic

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Organizational Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPerceptionAttributionPerspective (graphical)PsychologySocial psychologyBlue collarCareer developmentPolitical scienceDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This empirical paper investigates how individuals conceptualize causes of career transitions, focusing on the three European countries of Austria, Serbia, and Spain in comparison to the USA and China. Collectively, these countries represent four separate cultural regions according to Schwartz. Semi‐structured interviews were conducted with members of three occupational groups: business people, nurses, and blue‐collar workers. Analysis of the data generates greater insight about the existence of both region‐specific patterns as well as potentially universalistic tendencies regarding perceived causes of career transitions. Perceptions of internal (to the person) drivers of career transitions as activating forces are evident in all five countries. The overall results support contemporary notions of occupational careers that are highly individualized, a characterization strongly emphasized in the current career literature. In the European culture clusters, causes of career transitions are attributed internally and externally. China, representing the Confucian cultural region, stresses external causes for career transitions. By contrast, in the USA only internal attributions of causes are reported.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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