Perceived Overqualification Under the Microscope: Dimensionality, Profiles, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, many employees feel their jobs underutilize their qualifications. Management research in this realm has focused on the role of perceived overqualification–employee self-perceptions that they possess higher levels of knowledge, skills, education, or experience than required by their job. Past research finds mixed effects of perceived overqualification (POQ), including undesirable outcomes such as negative attitudes, poorer employee health and well-being, and increased turnover intentions. But at other times, POQ spurs innovative behavior, increased performance, and enhanced relationships. We investigate whether a more fine-grained approach to measuring perceived overqualification can help disentangle these mixed results. Most research to date relies on a single unidimensional measure of POQ. However, we explore its multidimensionally, finding evidence for three dimensions: Education, Experience, and Skills/Abilities. We then use a person-centered approach to reveal how POQ dimensions cluster together, creating distinct profile groups. These profiles reveal complexities in relative levels of POQ dimensions and help to explain differences in employee outcomes, including person-job fit, job satisfaction, turnover intentions, and thriving. Our work problematizes existing measurement practices with the goal of better understanding the diversity of the POQ experience. We establish the value of taking a multidimensional approach in future research and provide practical implications for managers seeking to maximize the well-being and performance of overqualified workers.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».