Career regret and career sacrifice: the less examined yet ever-present career experiences
Notice bibliographique
Résumé
This symposium explores career regret and career sacrifice – phenomena experienced by many individuals throughout the course of their working lives. Career regret is the feeling of wishing to undo a past decision made in one’s career, whereas career sacrifice involves a decision to give something up in one’s career. These related career experiences have both been relatively under-explored in the field of careers and organisational behaviour (Byington, Felps and Baruch, 2019). However, their prevalence and their potential to impact on the careers and well-being of career actors, especially in the current turbulent climate, calls for a better understanding of these phenomena. Scholars in this symposium have been united in their motivation to further understand these phenomena and their individual and organisational consequences The Remains of the Day: Dealing with Regret in Later Career Presenter: John Blenkinsopp; Newcastle Business School, Northumbria U. Presenter: Shuo Wang; Newcastle Business School, Northumbria U. Presenter: Olaolu Eniola; Newcastle Business School, Northumbria U. Regret’s consequences: The performance of Regret Workers Presenter: Alexandra Budjanovcanin; King's College London Presenter: Chris Woodrow; Henley Business School, U. of Reading Higher role performance… but higher partner self-sacrifice too. Does worker self-sacrifice pay off? Presenter: Michael Clinton; King's College London Unpacking career sacrifice: From prosocial benefits to regret Presenter: Jelena Zikic; York U. Presenter: Soodabeh Mansoori; York U., Toronto
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».