Lifelong learning mindset and career success: evidence from the field of accounting and finance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to examine the relationship between a lifelong learning mindset and career success. A lifelong learning mindset is a way of approaching one's work with curiosity, strategic thinking, and resilience. Career success refers to objective (e.g., number of promotions) and subjective (e.g., job satisfaction) indicators of progress and fulfillment in one's work. Design/methodology/approach Two studies are presented. Both studies draw from an accounting and finance program at a Canadian university. In study 1, data were collected from students (n = 62) and their supervisors at the end of a four-month co-operative education (co-op) work term. In study 2, data were collected from graduates (n = 148). Findings Results suggest that developing a lifelong learning mindset enhances both objective and subjective career success. Participants' lifelong learning mindset was associated with objective career success in both studies (supervisor-rated performance in study 1 and number of promotions in study 2). Lifelong learning mindset was associated with subjective career success in study 2 (job satisfaction, work engagement, and job-related self-efficacy) but not in study 1 (experience satisfaction). Originality/value This article presents the first empirical examination of the relationship between a lifelong learning mindset and career success. Insights from the article highlight the fact that educators and workplace managers might work together to promote a lifelong learning mindset for current and future workers.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».