Understanding the career dynamics of IT professionals in digital transformation times: a systematic review of career anchors studies
Notice bibliographique
Résumé
The concept of career anchors has long been a reference model to guide Human Resources Management (HRM) practices within the information technology (IT) discipline. However, as the digital transformation phenomenon grows increasingly disruptive, the misalignment of human resources is becoming more apparent as IT professionals are faced with mixed job demands requiring multidisciplinary skillsets. Along with the lack of workforce diversity and high turnover rates, these HRM challenges are impacting career dynamics and talent management practices. A systematic literature review of 20 empirical studies reveals three broad themes: debunking the dual-ladder construct of traditionally opposing technical and management career paths, fostering a diverse workforce through a variety of demographic profiles, and understanding the response strategies of IT professionals. While career anchors proved to be a useful model, it falls short in the context of the current structural changes of professional career choices and talent requirements, which requires a more diverse and dynamic model. This finding leads to a new research agenda emphasizing the study of Business Technology Management (BTM). This new concept refers to an emerging transdisciplinary profession, uniting Project Management (PM), Information Systems (IS) and IT competencies within a common body of knowledge for leading digital transformation projects.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».