A dynamic capability view of career adaptation: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Disruptive forces, such as the global pandemic and technological innovation, are leading to growing labor uncertainty. For organizations, being able to adapt is a key skill for employees, while adapting to different employment contexts is increasingly essential for career success. This study leverages career adaptability theory and integrated dynamic capabilities to isolate skills enabling career adaptation. Design/methodology/approach A qualitative study was conducted to develop a skills codebook using a Delphi technique to converge on career adaptation skills, which was validated against leading meta-skills frameworks and a purposeful sample of 15 occupational competency models. Findings The codebook phase identified 24 distinct meta-skills in 6 clusters: problem-solving, self-reliance, collaboration, communication, core literacies and core workplace skills. Findings confirmed that most of the skills identified by the experts were also present across the meta-skills frameworks. Research limitations/implications This study highlights research opportunities, including a recommendation to extend the codebook by conducting a large sample empirical study of occupational competency models. Practical implications Adaptive individuals remain attractive in the job market. With the proposed framework, individuals can systematically reflect on ways to develop career adaptation skills. Other stakeholders should support the development of skills that facilitate an individual's capacity to adapt to diverse employment contexts. Originality/value This study contributes to resolving the debate on skills contributing to career adaptation by combining the career adaptability theory and integrated dynamic capabilities, to produce a harmonized meta-skills codebook including labels, definitions and synonyms. This study validates the codebook against leading skills frameworks and occupational competency models.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».