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Enregistrement W4400494321 · doi:10.1080/1359432x.2024.2376297

Alternative career pathways of skilled migrants: looking for new meanings amid starting again

2024· article· en· W4400494321 sur OpenAlexafffund
Jelena Zikic, Soodabeh Mansoori, Viktoriya Voloshyna

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Work and Organizational Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityYork University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSociologyCareer PathwaysCareer developmentEconomic geographyEpistemologyLabour economicsGender studiesPsychologyEconomicsPedagogyOperations managementPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study aims to provide an in-depth understanding of skilled migrants’ lived experiences of alternative careers. We explore identity work and meaning-making processes of career actors for whom alternative career options often meant “beginning again”. While focusing on psychological, temporal, and contextual dimensions of alternative career transitions, our findings identify three unique alternative career pathways: provisional, experimental, and reformist; each characterized by a unique form of identity work and accompanying types of meaning-making. We find that alternative career pathways differ in terms of their temporary and at times provisional nature as well as career actors’ (in)ability to engage in the present search for meanings and purpose in alternative careers. This study advances existing literature on major career transitions and specifically migrant career trajectories inside of local organizations and through unique forms of alternative careers. We also build on the existing meaning-making literature by highlighting the career narratives of those who must search for new meanings while pursuing “less than ideal” career opportunities. Finally, our findings provide practical implications related to outcomes of alternative career opportunities on migrant career success but also more broadly for employers and policymakers.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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