From Knowledge to Wisdom: Indigenous Women's Narratives of Doing Well with Career Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous women in Canada are outperforming other Canadians in the labour market (DePratto, 2015). However, we currently have limited understanding about how Indigenous women decide on their choice of career. We sought to understand Indigenous women’s narratives of doing well in making career decisions. Ten women volunteered to tell their stories of how they made career decisions that resulted in positive outcomes. Using a narrative research design, in-depth interviews were recorded and narrative accounts were generated that illuminated the ways in which women in this study overcame life circumstances in their quest to establish a career. Verbatim transcriptions and individual narrative accounts were constructed. The narratives were then analyzed using a thematic analysis (Braun & Clarke, 2006). All participants confirmed the following five main themes: (1) focusing on a career direction, (2) pursuing further education and training, (3) overcoming and learning from adversity, (4) relational experiences that influenced career decisions and (5) connection to Aboriginal community as part of career decision-making. Implications for future research, career theory development and education as well as career counselling practice are discussed. part of career decision-making. Implications for future research, career theory development and education as well as career counselling practice are discussed
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».