Accompagnement en orientation à distance : réflexions d’ordre déontologique de conseillers et conseillères d’orientation
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation des technologies numériques fait partie intégrante de la pratique de l’orientation depuis plus de 40 ans (Sampson et al, 2020). Toutefois l’accompagnement à distance de ses clients est un phénomène plus récent. Peu de conseillers et conseillères d’orientation accompagnaient à distance leurs clients avant l’arrivée de la Pandémie de COVID-19 (Ozenne et al, 2018; Turcotte et Goyer, 2017). De nombreux auteurs.es rappellent l’importance pour les intervenants.es à se former aux exigences déontologiques pertinentes à ces modalités d’intervention (Anthony, 2015; Bimrose et al, 2015; Haberstroh et al, 2008). Des récits de 27 conseillères et conseillers d’orientation ont été recueillies avant la pandémie. De très nombreux témoignages faisant référence à des réflexions d’ordre déontologique ont été rapportés. On constate que ces personnes professionnelles, assujettis à un code de déontologie, se questionnent sur la manière et le bien fondé d’intervenir en utilisant ces modalités d’intervention à distance, que ce soit par l’usage de la vidéoconférence, du téléphone ou des échanges par courriel.
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 | 0.008 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".