The Reasons Behind a Career Change Through Vocational Education and Training
Notice bibliographique
Résumé
We report the results of qualitative research on adults who enrolled in a vocational and education training (VET) program with the intention of changing their careers. The participants were 30 adults aged between 25 and 45 years. A modified version of the consensual qualitative research method was applied to transcriptions of semi-structured interviews with the participants. There appeared to be two main reasons underlying the decision to enrol in a VET program with the aim of initiating a career change. Based on the reasons given, two groups (career changers and proactive changers) and five distinct categories were recognized. The career changers included individuals who wished to change careers due to dissatisfaction with their current situation. In this group, the decisions were motivated by either health problems or personal dissatisfaction. The proactive changers included individuals who wished to reorient their career because of a desire to undertake new projects. In this group, there were three categories of reasons: a wish to attain better working conditions, a search for personal growth and a desire to have an occupation that fitted the person’s vocation. Thus, the participants reoriented their careers according to various motivations, pointing to the existence of a heterogeneous population and the complexity of the phenomenon. The results highlight the importance of understanding the subjective reasons behind career changes and the need to adjust career interventions accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».