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Enregistrement W4402495767 · doi:10.1080/03069885.2024.2389845

Career writing interventions for career learning: an integrative literature review

2024· article· en· W4402495767 sur OpenAlexaff
Angela Kathleen McNichol, Reinekke Lengelle, Rob F. Poell

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Guidance and Counselling · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychologyCareer PathwaysCareer developmentMedical educationCareer educationPedagogyMedicineVocational education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This integrative literature review aimed to synthesise published research on the use of expressive, reflective and creative writing in a career context, known as Career Writing. Studies included English-language research from peer-reviewed journals published between 1990 and 2020 with intervention(s) involving writing for personal and professional development in a career context. Forty-five articles were thematically analysed, and three themes identified: 1. dialogue/voice, 2. learning, and 3. wellness/well-being. Moreover, five subthemes emerged: 2a. professional development, 2b. personal development, 2c. career-identity development, 3a. psychological wellbeing, and 3b. physical health and wellness. Analysis revealed that through dialogue with themselves and others, participants learned personally and professionally and, in some cases, developed insights about career direction. Participants in some of these studies experienced psychological well-being and in four cases they experienced physical improvements. It was emotions in addition to thoughts that led to the most profound insights described in some of the research studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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