How Behavioral Biases Shape Career Choices of Students: A Two-Stage PLS-ANN Approach
Notice bibliographique
Résumé
Career decisions are among the most consequential choices individuals make, profoundly shaping their long-term stability and overall life satisfaction. The literature suggests that behavioral biases, specifically overconfidence, herd mentality, social comparison, status quo bias, and optimism bias, can exert considerable influence on these decisions, thereby shaping students’ future career trajectories. This study adopts a behavioral perspective to examine how these biases influence career choices within a collectivist social context. A survey of 360 undergraduate and graduate business students was conducted. The collected data were analyzed using an integrated approach that combines Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) and Artificial Neural Networks (ANN), enabling the use of both linear and non-linear methods to analyze the relationship between cognitive biases and career choices. Our findings reveal that while all five biases have a measurable impact, status quo bias and social comparison are the dominant factors influencing students’ career decisions. These results underscore the need for interventions that foster self-awareness, independent decision-making, and critical thinking. Such insights can guide educators, career counselors, and policymakers in designing programs to mitigate the negative effects of cognitive biases on career decision-making, ultimately enhancing career satisfaction and workforce efficiency.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».