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Enregistrement W3088775229 · doi:10.4324/9780429352690

Self-Initiated Expatriates in Context

2020· book· en· W3088775229 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PsychologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIEs IHRM"So far the literature has focused primarily on the individual perspective of SIEs, on the one hand, or Human Resource Management (IHRM) for international assignments within an organization, on the other hand.Little regard is paid to the opportunities IHRM can play in supporting self-initiated expatriates in their careers, e.g. in terms of adjustment to the new organisation and culture, family support, employment conditions or international career management.This chapter addresses how organizations can contribute to successful employment of selfinitiated expatriates via their organizational career management and general IHRM practices.In view of the context dependency of SIE careers, implications for the management of SIEs are considered."Drawing on the work of Selmer andCerdin (2014) and Vaiman, Haslberger and Vance (2015) we define self-initiated expatriates (SIEs) as individuals who relocate internationally, have the intention to have regular employment, plan to stay in the country temporarily and are skilled/have professional qualifications.SIEs initiate their expatriation and secure a position in another country of their own volition.In other words, the SIE takes responsibility for their employment and career progression rather than relying on organisational support to progress their career.The profile of SIEs aligns to modern career theory whereby individuals are increasingly responsible for the own career and are less reliant on organisational support (Suutari, Brewster, Mäkelä, Dickmann, & Tornikoski, 2018).This has manifested itself in a rise in global mobility, often self-initiated as the section illustrates. Global Talent FlowsGlobal migration, including highly skilled migrants is rising and is likely to continue to do so (OECD, 2017).Skilled migrants are defined as 'highly educated and experienced individuals who have developed skills in diverse occupations such as management, engineering or medicine, among other professions' (Crowley-Henry & Al Ariss, 2018, p. 2057).These individuals continue to be attracted to high-income destinations with better levels of wellbeing, primarily the USA, but also Canada, Australia and the UK, which collectively host 2/3rds of skilled migrants.They are drawn to these destinations because they are English speaking countries with high wages and, in the case of the USA, lower taxes.There has been a doubling of the tertiary-educated, mobile labour force globally and fierce competition globally to attract this talent (Kerr, Kerr, Özden, & Parsons, 2016).As Khilji, Tarique and Schuler (2015, p. 2) note, 'the war for talent has intensified and gone global', with not just organisations competing for scarce talent, but countries too.This is due, at least in part, to an agglomeration effect i.e. a 'worker's productivity is enhanced by being near to or working with many other skilled workers in similar sectors or occupations ' (Kerr et al., 2016, p. 92).At a macro-level, governments act as gatekeepers to talent.For example, many countries have removed restrictions to attract global talent.For instance, the Start-Up Chile scheme pays foreign entrepreneurs to spend 6 months in the country to build a diaspora and develop global skill connections.Malaysia has a Residence Pass Talent Programme to attract foreign talent to the country.In The Netherlands, the new Expatcenter Entry Procedure has been established to attract high skilled migrants (Kerr, Özden, & Parsons, 2017).Other intermediaries enable the movement of skilled migrant labour, such as recruitment agencies and, also government department-led initiatives facilitate these talent flows for example, The Federal Skilled Worker Program in Canada (Harvey, Groutsis, & Van den Broek, 2018).At a meso-level, organisations are also seeking to attract

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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