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Enregistrement W4414620600 · doi:10.1108/cdi-03-2025-0150

ADHD and career sustainability: a sustainable career ecosystem perspective

2025· article· en· W4414620600 sur OpenAlexafffund
Mirit K. Grabarski, Tiffany Payton Jameson, Maria Mouratidou

Notice bibliographique

RevueCareer Development International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInterdependenceSustainabilityPerspective (graphical)ProductivityEmpirical evidenceEmpirical researchEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose We explore the perceptions of career sustainability of individuals with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in the United States, taking a sustainable career ecosystem perspective that considers multiple sustainability indicators and different interdependent actors. Design/methodology/approach We conducted semi-structured interviews with 31 participants and analyzed the data using a template approach that allows combining deductive and inductive analysis. Findings We identify how ADHD impacts different aspects of sustainable careers, namely time, person-related factors and indicators (i.e. happiness, productivity and health). Moreover, our findings identify empirical support for two additional indicators (financial security and growth mindset) as proposed by sustainable career ecosystem theory. We suggest a disproportionate impact of ADHD on the indicators, specifically, productivity, due to contextual workplace barriers. We also identify key actors at the local ecosystem level (e.g. family members, teachers, neighbors, friends, co-workers and therapists) that play an important role in individual careers within the ecosystem, particularly regarding diagnosis and support. Originality/value We provide empirical insights that support the recently developed sustainable career ecosystem theory and suggest a differential impact of ADHD on the indicators.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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