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Enregistrement W4388972812 · doi:10.1108/cdi-04-2023-0099

Reconstruction work awaits: work identity in the aftermath of health-related career shock

2023· article· en· W4388972812 sur OpenAlexaff
Pamela Suzanne, Viktoriya Voloshyna, Jelena Zikic

Notice bibliographique

RevueCareer Development International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensYork UniversityThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityIdentity (music)PsychologyLiminalityIdentity formationMultinational corporationCoping (psychology)PhenomenonSocial psychologyInterpretative phenomenological analysisShock (circulatory)SociologyQualitative researchSelf-conceptEpistemologyPolitical scienceMedicinePsychotherapistAestheticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to explore the stages and processes of work identity reconstruction following a major health-related career shock. Design/methodology/approach In-depth case study and interpretive phenomenological methods are used to allow for deep reflective self-analysis of post-career shock stages. The paper explores the identity processes and stages a Chief of Human Resources of a multinational firm experienced after being deprived from his main working abilities as a result of a brain stroke. Findings Post-shock work identity stages and processes are identified, as long as the importance of identity threat, liminality, identity internalization and relational recognition in the reconstruction process. The findings propose new coping responses that may allow individuals to escape a diminished work identity: identity shedding and identity implanting. Originality/value While career shocks play a significant role in career development, there is currently little understanding of how career shocks may affect individuals' work identity or sense of self, particularly over time. The paper provides a nuanced understanding of this phenomenon, through process data collected at several points in time over a period of 14 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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