Careers and Career Success Across National Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Research on ‘global careers’ to date has been dominated by work on the career attitudes and behaviors of expatriates, and other globally mobile professionals. Whilst this represents an important body of work, our understanding of careers in the international context remains piecemeal given its relatively narrow focus, limited consideration of the perspective of multiple stakeholders (other groups of employees, organizations), and lack of attention to context. This symposium includes a collection of six papers that represent a much broader spectrum of research on careers across national contexts. In addition to the mainstream research on global careers, we feature research from two emerging, complementary research streams: comparative careers, and organizational career management across countries. The Meaning of Career Success across Occupations: Empirical Evidence from German-speaking Europe Presenter: Petra Eggenhofer-Rehart; WU Vienna Presenter: Martin Gubler; Schwyz U. of Teacher Education Young, Blue and Happy? Career Success and Life Satisfaction among Young Blue-Collar Workers Presenter: Jos Akkermans; Vrije U. Amsterdam Presenter: Wolfgang Mayrhofer; WU Vienna Presenter: Dominik Zellhofer; WU Vienna The Impact of Organizational Career Management on Objective Career Success in Context Presenter: Silvia Bagdadli; Bocconi U. / SDA Bocconi Presenter: Martina Gianecchini; U. of Padova Presenter: Robert Kase; U. of Ljubljana Presenter: Jon P. Briscoe; Northern Illinois U. Presenter: Katharina Chudzikowski; U. of Bath Presenter: Astrid Reichel; WU Vienna U. of Economics and Business Employability as a Function of Age and OCM Practices: A Cross-country Comparison Presenter: Silvia Dello Russo; ISCTE-IUL, Instituto U. de Lisboa Presenter: Emma Parry; Cranfield U. Presenter: Janine Bosak; Dublin City U. Presenter: Sonia Ferencikova; School of Management Bratislava Presenter: Michael Dickmann; Cranfield U. Does International Experience Pay Off? Impact on Employability and Career Success Presenter: Maike Andresen; U. of Bamberg Presenter: Florian Buschhardt; U. of Bamberg Presenter: Richard Cotton; U. of Victoria Presenter: Mila Borislavova Lazarova; Simon Fraser U. Presenter: Eleni Apospori; Athens U. of Economics and Business Subsidiary Managers and Code-switching Presenter: Soo Min Toh; U. of Toronto Presenter: Hugh P. Gunz; U. of Toronto
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».