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Enregistrement W4414020912 · doi:10.1108/msar-10-2024-0179

Perceived barriers to work in the private sector in the United Arab Emirates: empirical evidence and policy implications

2025· article· en· W4414020912 sur OpenAlexaff
Mohammed A. Al‐Waqfi, Khaldoun I. Ababneh

Notice bibliographique

RevueManagement & Sustainability An Arab Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Private sectorEmpirical evidencePolitical scienceDemographic economicsPsychologyEconomic growthEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The preference for public sector employment among job seekers has been a persistent phenomenon in the Gulf Cooperation Council (GCC) region over the past few decades. This paper assesses Emirati senior undergraduate students’ perceptions and willingness to work in the private sector, identifies the factors that shape their work sector perceptions and preferences and examines differences in perceptions and preferences based on demographic characteristics of respondents. Design/methodology/approach Data from 399 students at a public university in the United Arab Emirates (UAE) were collected using a paper questionnaire. Both descriptive and inferential statistical methods were applied in the data analysis. Findings Our findings show that low pay and benefits, long working hours, short vacation and more challenging jobs are the key barriers that make the private sector less attractive to young Emiratis. Unexpectedly, our findings indicated that young adults in the UAE did not view job security as a significant factor in choosing the public sector over the private sector. Originality/value This study addresses a gap in the literature by examining the job choice intentions of young citizens in the GCC context, with particular attention to the cognitive and affective factors shaping their strong preference for public sector employment. By uncovering the underlying perceptions and beliefs that shape sector preferences, the study offers valuable theoretical insights and practical implications for workforce planning and policy development in the UAE and the broader GCC region.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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