Predicting Outcomes of a Manualized Individual Career Counseling Intervention Over a One-Year Follow-Up From Trajectories of Change in Career Decision Difficulties
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
This study tested whether trajectories of career decision difficulties identified in Milot-Lapointe and Le Corff (2023) predict outcomes of a manualized individual career counseling intervention 12 months after the intervention. Participants were 248 individuals who received an average of 7.79 sessions at a career counseling clinic and were reassessed 12 months after the intervention. Results showed that clients who experienced an optimal (Classes 1 and 2; 66% of clients) or a positive change but suboptimal (Class 3; 21% of clients) change during career counseling had negligible career decision difficulties 12 months after the intervention and were satisfied with their career decision, career situation and with counseling. Clients in Class 4, who did not experience any change during counseling (13% of clients), had significantly higher decision difficulties, were less satisfied with their career decision, career situation, counseling, and had lower life satisfaction at the 12-month follow-up compared to clients in the other classes. Results demonstrate the long-term utility of individual career counseling in producing, on average, sustainable positive outcomes for a large proportion of clients (87%). They also offer insights into the longitudinal consequences associated to variability in career counseling as clients who did not experience any change during counseling achieved poorer outcomes on the long run.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle