Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Part 1 Overview of Constructivism Chapter 1 Constructivism: What does it mean for career counselling? Wendy Patton (Queensland University of Technology, Australia) and Mary McMahon Chapter 2 Career Counselling Theory, Culture and Constructivism Mark Watson (University of Port Elizabeth, South Africa) Chapter 3 Usefulness and truthfulness: the limitations and benefits of constructivist approaches for career education, guidance and counselling Hazel L Reid (Canterbury Christ Church University College, England) Part 2 Constructivism, Culture and Career Counselling Chapter 4 The Systems Theory Framework: A conceptual and practical map for career counselling Mary McMahon and Wendy Patton (Queensland University of Technology, Australia) Chapter 5 Active Engagement and the Influence of Constructivism Norman E. Amundson (University of British Columbia, Canada) Chapter 6 The use of narratives in cross-cultural career counselling Kobus Maree and Jacobus Molepo (University of Pretoria, South Africa) Part 3 -- Constructivist Approaches to Career Counselling Chapter 7 Career narratives Elizabeth M. Grant and Joseph A. Johnston (University of Missouri, USA) Chapter 8 Using a solution-building approach in career counselling Judi Miller (University of Canterbury, New Zealand) Chapter 9 Sociodynamic counselling Timo Spangar, Finland Chapter 10 Working with storytellers: A metaphor for career counselling Mary McMahon Chapter 11 Creative approaches to career counselling Mary McMahon Chapter 12 Constructivist career assessment Mary McMahon and Wendy Patton (Queensland University of Technology, Australia) Part 4 -- Constructivist Career Assessment Chapter 13 Card Sorts: Constructivist Assessment Tools Polly Parker (The University of Auckland, New Zealand) Chapter 14 Constructivist tools on the Web Heidi Viljamaa (Careerstorm, Finland)
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 découle