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Enregistrement W7104273754 · doi:10.71781/6181

Les facteurs internes et externes ayant un impact sur le retour aux études universitaires des professionnels en transition de carrière

2014· dissertation· fr· W7104273754 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationOccupational trainingResearch methodologyPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objet : Au Québec, comme dans le reste du Canada, le nombre de professionnels en reprise d’étude est en nette augmentation. Parmi ces professionnels, un certain nombre se trouve en situation de transition professionnelle après plusieurs années de travail. L'objectif de cette recherche est de déterminer quels facteurs influent sur les retours aux études de ces professionnels. Méthode : au total, 625 étudiants adultes de la faculté d’éducation permanente de l’Université de Montréal ont reçu une invitation à répondre à un sondage en ligne après avoir informé de leur intérêt pour notre étude. Le sondage en ligne a rendu possible la collection de 170 réponses (taux de réponses de 27,2%) à notre questionnaire de 64 questions. Les informations collectées ont permis la création de diverses variables ainsi que d’indices de confiance, de volonté, de temps, d’information qui ont par la suite été recoupés avec les informations dispositionnelles, situationnelles, institutionnelles et démographiques de notre échantillon. Découvertes : Il apparaît que la confiance, la motivation et le temps sont les facteurs ayant le plus d’impact sur le retour aux études de notre échantillon. Implication : Maintenir la motivation et la confiance semble être la clé pour minimiser l'impact de facteurs défavorables sur les professionnels qui décident de retourner à l'école après leur début de carrière. Originalité et intérêt : Peu d'études ont été réalisées sur la participation de ces professionnels en transition à des programmes de formation universitaire, cette étude exploratoire est un premier pas dans la collecte d’information sur une population méconnue.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2014
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