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Enregistrement W2110948420 · doi:10.1177/103841620801700305

Social Justice and Career Development: Views and Experiences of Australian Career Development Practitioners

2008· article· en· W2110948420 sur OpenAlexafffund
Mary McMahon, Nancy Arthur, Sandra Collins

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Career Development · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsAthabasca University
Mots-clésCareer developmentPsychological interventionSociologyPublic relationsSocial changeEconomic JusticeSocial workContext (archaeology)Social justicePerspective (graphical)PsychologyPolitical scienceSocial sciencePedagogyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Career development practice had its origins in social justice reform over 100 years ago. A social justice perspective requires practitioners to examine the environmental context of their work, including the social, economic and political systems that influence people's career development. Achieving socially just outcomes for clients may necessitate intervention in these systems. While social justice is receiving a resurgence of interest in the literature, little is known about career development practitioners' attitudes towards and knowledge of socially just practice. The present paper examines the views and experiences of Australian career development practitioners on social justice. Data was collected by means of an online survey. Participants offered descriptions of their understanding of social justice and also examples of critical incidents in which they had attempted social justice interventions. Findings related to how Australian career development practitioners describe and operationalise social justice in their work are presented, as well as recommendations for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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