Young Women Who Are Doing Well with Changes Affecting Their Work: Helping and Hindering Factors
Notice bibliographique
Résumé
This study responds to a call for an increased understanding of women workers and the importance of considering women’s experiences at different ages and stages of career involvement. Informed by positive psychology, this research looked at a small sub-set of working individuals, young women who selfidentified as doing well with changes affecting their work. The study focused on their experience of change, what strategies helped or hindered these young women in doing well, and what would have helped within the context of volatile and changing work conditions. The article describes the participants’ views regarding what change meant to them, along with the impact and result of changes they had experienced. Using the Enhanced Critical Incident Technique methodology (ECIT), the 10 participants reported a total of 147 helping and hindering, and wish list items. These break down into 85 helping incidents (58% of the total), 37 hindering incidents (25%), and 25 wish list items (17%) that were best represented by 9 categories: Friends and Family, Management and Work Environment, Skills Training and Self Growth, Personality Traits and Attitudes, Self-care, Personal Boundaries/Self Awareness, Take Action, School Pressure/Workload and Personal Change/Stressful Events. Implications for research, counselling practice and career counselling are discussed.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».