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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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,511 | 0,276 |
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 ».