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Enregistrement W4414696028 · doi:10.26443/mje/rsem.v59i2.10146

Le bien-être psychologique des élèves de formation professionnelle lors de leur transition en emploi : le rôle de la compétence émotionnelle et de la réussite éducative

2025· article· fr· W4414696028 sur OpenAlexaffvenueabout
Sasha Voyer, Marie‐Hélène Véronneau

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2025
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectivityTransition timeDescriptive research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La transition de l’école vers le marché du travail comporte plusieurs défis pour les élèves de la formation professionnelle au Québec. Alors que le bien-être psychologique au travail se révèle un indicateur important d’une transition réussie, ce concept est peu étudié. La compétence émotionnelle et la réussite éducative sont étroitement liées et pourraient contribuer au bien-être psychologique. Cette étude à deux temps de mesure et incluant 179 élèves visait à vérifier si la réussite éducative joue le rôle de médiateur entre la compétence émotionnelle et le bien-être psychologique. Les analyses de régression soutiennent que la réussite éducative agit effectivement comme médiateur dans cette relation. Cette étude met en lumière le potentiel d’interventions visant à renforcer la compétence émotionnelle des élèves.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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