Staying Insecure or Adapting? Career Adaptability and Insecurity on Self-Efficacy in Final-Year Students in University
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study aims to examine the effects of career adaptability and career insecurity on self-efficacy among final-year students in university, focusing on the mediating role of career self-management. Methodology – A correlational multifactor model was used with a sample of 416 students from the academic year 2022/2023 in South Sulawesi, Central Sulawesi, and West Sulawesi Provinces, Indonesia. Data were collected using the Career Self-Management Inventory, Career Decision Self-Efficacy (CDSE), Career-Related Adaptability and Optimism (CFI), and Career Insecurity Scale. Data were analyzed using path analysis with the JASP application. Findings – The findings revealed that career insecurity does not directly or indirectly affect self-efficacy, while career adaptability and optimism directly influence self-efficacy. Career insecurity showed no effect on adaptability, whereas optimism indirectly increased self-efficacy through career self-management. The career self-efficacy of final-year students is influenced by internal individual factors such as adaptability and career self-management, while career insecurity is an external factor that, although it affects students' feelings, does not diminish their confidence in achieving career success in the future. Novelty – The study uniquely explores the relationship between career insecurity, career adaptability, and self-efficacy during the career transition period among final-year students at the University. Significance – The findings can aid universities in developing curricula that not only prepare students in their fields of study but also enhance student’s career adaptability and self-management to the working world.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».