CAREER EXPERIENCES OF CANADIAN INFORMATION AND COMMUNICATIONS TECHNOLOGY EXECUTIVES: UNDERSTANDING CAREER ADVANCEMENT BARRIERS AND ENABLERS FOR WOMEN AND MEN
Notice bibliographique
Résumé
This case study research compares the career histories of information and communications technology (ICT) executives from across Canada. In three geographic regions: east, central, and west, eight men and eight women participated in semi-structured interviews that explored career experiences, including barriers and enablers to career advancement. Qualitative interview data for the 48 executives was coded in NVivo and analyzed to discover career advancement patterns across regions and gender. Although regional patterns did not emerge, the composite Canadian picture comparing the career experiences of ICT Canadian senior leaders exposes career advancement differences for men and women. No other studies were found that qualitatively explored the career stories of ICT men and women from across Canada. The results of this research revealed 38 career influence themes among Canadian ICT executives categorized according to gender with a national pattern emerging but no substantial unique findings in any of the three regions. Careers were described in a manner consistent with Super’s Life-Career Rainbow model and provided support for Sullivan’s notion of a boundaryless career. A model of barriers and enablers to career advancement was developed. More barriers were encountered by women than men, and barriers were typically attributed to factors external to the individual where enablers were typically intrinsic in nature. Women have consistently been under-represented in the ICT sector (ICTC, 2013, 2016). Achieving gender balance in the ICT sector is widely acknowledged as contributing to improved business results for organizations and improved prosperity for economies (Trauth, Quesenberry, Huang, & McKnight, 2008). The goal of increasing gender balance also has a social justice dimension (Noon, 2007). Insights from this research are proposed to help individuals and organizations in the ICT sector, as well as institutions like universities, industry councils, and governments to advance more women and realize the business and social benefits of gender balance.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,024 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».