THE INFLUENCE OF MEANING ON CAREER COMPETENCY AMONG AIRCRAFT LINE MECHANICS IN JAPANESE LCCS: MEDIATING ROLE OF EXPERIENTIAL LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
The Japanese aircraft industry faces serious issues with competent aircraft mechanics due to business changes, reduced tacit knowledge learning, increased aircraft reliability, diversity of work values, and an unstructured development system. Therefore, this study examines the influence of meaning on career competency among the aircraft line mechanics in Japanese Low-Cost-Carriers (LCCs), using experiential learning as a mediator. Based on the expertisation and adult learning theories, this study attempts to test 12 hypotheses concerning the relationships of meaning, experiential learning, and career competency, emphasising the mediating effects of experiential learning. Data were collected using an online survey of 284 respondents, and 220 usable responses were obtained (77%). In this regard, validity, reliability, and empirical accuracy were assessed using the Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM). eight hypotheses out of 12 were supported. The test result showed that meaning positively influence on experiential learning, some dimensions of experiential learning positively influence on career competency, and some dimensions of experiential learning mediate between meaning and career competency. The findings of this study have significant implications across methodology, theoretical, and practical implications. However, several limitations should be acknowledged, and these form the basis for future research directions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».