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Enregistrement W2418916119 · doi:10.1002/hrm.21789

Chance Events and Executive Career Rebranding: Implications For Career Coaches and Nonprofit HRM

2016· article· en· W2418916119 sur OpenAlexaff
Francine Schlosser, Deborah McPhee, Janice Forsyth

Notice bibliographique

RevueHuman Resource Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingRebrandingPublic relationsBusinessContext (archaeology)Career developmentEconomic shortageAgency (philosophy)Career managementHuman resource managementManagementMarketingPsychologyPolitical scienceSociologyGovernment (linguistics)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted and analyzed interviews with 20 executives from the for‐profit sector who had transitioned into second careers in the nonprofit sector. Our qualitative study provides an in‐depth analysis of the critical events that triggered career agency and stimulated the change process. At each stage of transition, the executives revisited their personal brands, deciding how to best position their skills, knowledge, and values within the context of their new nonprofit organizations. This research contributes to academic and practitioner knowledge of new career paths open to mid‐ and late‐career executives and insights for nonprofit leadership, as many nonprofits can anticipate major shortages of qualified executives. Each stage in the career transition process provides opportunities for human resource professionals to contribute to successful nonprofit leadership change: first, by creating opportunities for “chance events” motivating transition, followed by career coaching opportunities before and throughout the transition. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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