Effet de l’information sur le marché du travail (IMT): Comparaison entre l’utilisation autonome et assistée de l’IMT
Bibliographic record
Abstract
D’après une importante méta-analyse (Brown et Ryan Krane, 2000), l’information sur le marché du travail (IMT) est un ingrédient critique à l’atteinte des objectifs de carrière des personnes. La présente étude a pour but de vérifier l’effet de l’utilisation de l’IMT, soit avec l’aide d’un conseiller ou sans son aide, et ce, en tenant compte de la possible présence d’effets différentiels liés au besoin de consultation des clients (choix de carrière ou recherche d’emploi). Pour ce faire, des personnes (n = 203) consultant dans des Centres d’emploi situés au Nouveau-Brunswick et en Saskatchewan ont été assignées de manière aléatoire à une méthode autonome (utilisation de l’IMT sans l’assistance d’un conseiller) ou assistée (utilisation de l’IMT avec l’assistance d’un conseiller). Les résultats suggèrent que l’effet de l’IMT dans le temps, bien qu’il soit significatif chez les deux groupes, s’avère plus important lorsque les participants sont assistés par un conseiller. Sur le plan de la signification clinique, cet effet est de taille moyenne (Cohen, 1988). Ce résultat ne diffère pas significativement selon le besoin de consultation des participants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.056 | 0.175 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.010 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".