Executive competencies and individual ambidexterity: shaping late-career transition to Canada’s recreational cannabis industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors contribute to scholarship on motivation for late-career transition, by examining how older executives drew on individual ambidexterity (IA) in the stigmatized, Canadian-licensed recreational cannabis industry. Design/methodology/approach The methodology utilizes a qualitative method, utilizing semi-structured interviews with 15 late-career executives. Inductive examination of data uncovered subthemes related to motivations for late-career transition, exploring and exploiting competencies, and known and unknown boundary conditions. Findings Motivations explained the impetus to join, while ambidexterity allowed executives to employ explorative and exploitive competencies to weather boundary conditions. Late-career transitioning to a stigmatized emerging industry presents an unprecedented mode of bridging employment for older workers. Research limitations/implications This small exploratory study of a nascent industry is limited in its generalization across different contexts but relevant to others in cannabis and other emerging industries. Increased focus on Human resources management (HRM) related research on late-career transition due to limited studies and IA. Practical implications Cannabis can be a risky employment venture for older workers that may affect future job prospects due to stigmatized views or present devastating financial risk. Older workers with knowledge, experience and skill remain relevant utilizing IA and their ability to manage difficult boundary conditions. Older experienced workers can bridge novel new opportunities before retiring. Originality/value The authors incorporated IA, expanding on literature related to boundary conditions in the late-career transition of executives into stigmatized recreational Cannabis. The authors introduce a new mode of bridge employment for late-career workers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».