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Enregistrement W4411299678 · doi:10.1177/08948453251351576

Motivational Resources of Agency in Adolescents’ Career Development in Postsecondary Transition: More than Being Self-Efficacious

2025· article· en· W4411299678 sur OpenAlexafffundabout
Jiseul Sophia Ahn, Catherine F. Ratelle, Stéphane Duchesne, André Plamondon

Notice bibliographique

RevueJournal of Career Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésAutonomyCompetence (human resources)PsychologyAgency (philosophy)Self-efficacySense of agencySocial psychologySelf-determination theoryLongitudinal studyDevelopmental psychologyIdentity (music)Career developmentSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sense of agency is crucial for self-directed career development, particularly during the postsecondary transition, a period shaping career trajectories. This study examined autonomy and self-efficacy as pillars of agency, using longitudinal data from a sample of 637 French-Canadian adolescents (54% girls, M age = 16) before and after the transition. Participants reported on career decision-making autonomy (intrinsic, identified, introjected, and external motivations) and self-efficacy, along with career exploration and commitment. Latent profile analysis identified four subgroups of youth, including youth with high autonomous motivations and self-efficacy, displaying a fully agentic profile, and others with lop-sided agency, marked by strong controlled motivations. Relative weigh analysis indicated self-efficacy as the strongest predictor, with intrinsic motivation making a unique albeit weaker contribution to exploration. These findings highlight the importance of fostering both autonomy and competence, while also revealing the detrimental implication of reward- and punishment-driven motivation on career identity integration.

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)0,003
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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