A dynamic capability view of career adaptation: an exploratory study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle