Hope-Centred Interventions with Unemployed Clients
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effectiveness of hope-based interventions (Niles, Amundson, & Neault, 2011) used with clients in employment counselling centers who were experiencing low hope. Specifically, five hope-centred interventions were delivered in face-to-face (F2F; n = 27) and online formats (n = 25). All participants completed the Hope-Centred Career Inventory (HCCI; Niles, Yoon, & Amundson, 2011), the General Self-Efficacy Scale (GSE; Schwartzer & Jerusalem, 1995), the Vocational Identity Scale (VIS; Holland, Daiger, & Power, 1980), and the Career Engagement Scale (CES; Hirschi, Freund, & Herrmann, 2014) at the start and at the conclusion of the study. The Enhanced Critical Incident Technique (ECIT; Butterfield, Borgen, Maglio, & Amundson, 2009) was used to identify helpful and hindering factors experienced by the participants as well as factors to consider when delivering the study interventions in the future. Finally, a focus group was used to explore the study participants’ perspectives of the career development counsellors who participated in delivering the study. Results indicate that increasing hope competencies can increase an overall sense of hope and that this increase has a direct and measurable effect on how individuals perceive their career situation. The F2F and online groups experienced similar outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».