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Enregistrement W4319298356 · doi:10.1177/23969415231152094

Examining the contribution of motivation in the job search of youth with developmental language disorder

2023· article· en· W4319298356 sur OpenAlexafffund
Pascale Dubois, Frédéric Guay, Marie‐Catherine St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueAutism & Developmental Language Impairments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPopulationApplied psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & aims: Youth with developmental language disorder (DLD) are at risk of experiencing challenges during their job search. It is thus crucial to promote efficient job search behaviors in terms of effort, intensity, and self-regulation. Based on self-determination theory (SDT), we verified the role of autonomous and controlled motivations in enhancing these behaviors. Methods: Study 1 included 37 young adults with DLD who have finished school, and Study 2 included 52 youth with DLD transitioning from school to work. They completed a questionnaire examining their job search behaviors and their motivation toward their job search. Results: Autonomous motivation positively predicted job search effort, intensity, and self-regulation. Small to moderate relations were observed in Study 1, and moderate to strong ones in Study 2. Controlled motivation was unrelated to the three behaviors. Conclusions: In line with SDT, autonomous motivation is an important foundation for positive job search behaviors among youth with DLD. Implications: Supporting the development of autonomous motivation is thus encouraged in transition services for this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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