Fitting Throughout the Employment Cycle: PE Fit Before, During & After Organizational Entry & Exit
Notice bibliographique
Résumé
This symposium showcases a collection of research on the breadth of the employee fit experience. Research in this session considers the role of fit as workers enter into, build successful work experiences within, and move between organizations. Specifically, we explore how demographic and psychological individual differences impact the ways employees assess and increase fit during job search; identify the various strategies employees adopt to manage misfit at work; and investigate the unique ways that employees experience fit with various aspects of their work across subjective time. We provide multiple perspectives on the fit and misfit experience, demonstrating how these experiences impact important individual and organizational outcomes, such as attraction, job acceptance, retention, and withdrawal. This session will help researchers and practitioners alike better understand how to effectively manage employee fit as a strategy to tackle the novel challenges associated with the modern labor market. From a Gendered Lens Perceptions of Fit during Recruitment Author: David W. Sullivan; U. of Houston Author: Horatio Traylor; U. of Houston Author: Joel Andrus; U. of Missouri How Calling Orientation Shapes Reemployment Crafting Behaviors During Furlough A Diary Study Author: Shuai Ren; McMaster U. Author: Yair Berson; McMaster U. Author: Aaron CH Schat; McMaster U. A Typology and Scale Development for Employee Misfit Navigation Strategies Author: Christina Li; U. of Oklahoma Author: Qi Zhang; Oregon State U. All the Time, All at Once A Latent Profile Analysis of Subjective Temporal Fit Trajectories Author: Kristina Tirol-Carmody; U. of Kansas Author: Christina Li; U. of Oklahoma Author: Daniel Goering; Missouri State U.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».