Affective Identity Predicts Entrepreneurial Intent with Two Forms of Self-Entrepreneur Congruence
Notice bibliographique
Résumé
Vocational psychologists have theorized that the congruence between self and occupations is the key to find fulfilling careers for individuals (Vondracek & Porfeli, 2011). However, the typical use of vocational interests to capture information about the self has been limited because it does not disentangle identity and work preferences in people’s responses in vocational assessments. People cannot be fully informed of careers most fitting to them if the vocational assessment does not capture distinct information about their identity. In this study, we strive to disentangle identity from preferences by including affective identity, which is sentiments that people hold towards themselves, as a predictor for career intent. Focusing on the context of entrepreneurship as a career, we examine how the congruence of affective identity and affective ratings of entrepreneurs provide additional information in predicting entrepreneurial intent beyond work preferences congruence. We invited undergraduate students from a Canadian University to complete an online-survey for an extra credit in their psychology course. We examined the impact of different congruence form of intent by including linear and polynomial terms of self and entrepreneur ratings when conducting a hierarchical linear regression. In general, we found support for the validity of our developed measure and demonstrated that contemporary congruence forms based on factors of affective identity brings new information in career choice perception. Affective identity accounts for unique predictability of self perception beyond vocational preference, which suggests the potential use of affective identity for career search feedback.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».