Freelance job search during times of uncertainty: protean career orientation, career competencies and job search
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Freelancers are a growing population of working adults with limited to no organizational support. Yet, their strategies to navigate job search, especially in turbulent times, are unknown. To address this gap, the author hypothesized and examined a sequential mediation model whereby freelancer protean career orientation (PCO) influences job search strategies through career competencies (i.e.knowing why,howand withwhomto work) and job search self-efficacy (JSSE). Design/methodology/approach Data were collected from a sample of 87 Canadian freelancers during the height of the COVID-19 pandemic. Findings The results supported the sequential mediation from PCO to job search strategies through two of the career competencies (knowing whyandhow) and JSSE. The mediating role ofknowing whomwas not supported. Practical implications Policy makers and learning institutions can provide freelancers with opportunities to develop transferable skills through massive open online courses (MOOCs). Employers of freelancers can design motivating jobs that provide freelancers with on-the-job learning and development opportunities. Social implications The insignificant mediating role of knowing whom (i.e. professional networks) implies that large networks might not be necessarily beneficial in times of crisis. Thus, the role of networks might be more complex than the literature has proposed. Originality/value This study brings into focus an overlooked population of workers: freelancers. It investigates a sequential mediation through which freelancer PCO impacts job search strategies. In addition, it compares the effectiveness of career competencies in unfolding the proposed sequential mediation.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».