MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135021201 · doi:10.1108/cdi-05-2020-0123

Careers in the Greek public sector: calibrating the kaleidoscope

2021· article· en· W3135021201 sur OpenAlexaff
Maria Mouratidou, Mirit K. Grabarski

Notice bibliographique

RevueCareer Development International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKaleidoscopeOriginalityContext (archaeology)Public sectorPublic relationsValue (mathematics)EmpowermentMeaning (existential)PerceptionSociologyPublic serviceDyadUnderpinningCareer developmentQualitative researchPsychologyPolitical scienceSocial psychologySocial sciencePedagogyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The authors draw upon the kaleidoscope career model (KCM) to explore the career perceptions of public service employees in Greece. Design/methodology/approach Qualitative semistructured interviews were conducted with 33 civil servants. Findings The authors’ demonstrate how context frames career perceptions and propose an additional KCM parameter (security). Research limitations/implications This context-based study proposes an extension of the KCM theory beyond the original three parameters that were dominant at its inception. Practical implications The authors provide recommendations for human resource practices, such as empowerment through training, fair promotions and providing meaning. Despite the common perception, the need for challenge exists even within the public sector, such that satisfying it can help organizations to gain strategic advantage. Originality/value This study expands a prominent career theory by exploring it in a unique context. By doing that, the authors are able to better understand how the parameters of the model are readjusted in different settings and to uncover a previously unidentified theme.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,195 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCareer Development InternationalMême sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207