Bibliographic record
Abstract
est professeur titulaire en psychologie du travail et des organisations à l'Université de Montréal.Il est auteur ou co-auteur de 16 livres et de plus de 100 articles en psychologie du travail et des organisations ainsi qu'en administration de l'éducation.Il a présenté une centaine de communications scientifiques et professionnelles aux niveaux national et international.Il est aussi professeur associé à l'Université de Mons en Belgique et intervenant auprès de l'Association Internationale d'Audit Social (Paris).Spécialisée en psychologie sociale, Hélène Cardu (Ph.D.) est chercheure au Centre de recherche et d'intervention sur l'éducation et la vie au travail (CRIEVAT) et professeure en sciences de l'orientation au Département des fondements et pratiques en éducation de l'Université Laval.Ses recherches portent sur la construction identitaire professionnelle en situation de mouvance, sur les trajectoires d'insertion socioprofessionnelle des femmes immigrantes en lien avec la déqualification et la résilience, et sur la gestion de la diversité et la rétention de la main d'œuvre issue de l'immigration dans les organisations de travail.Louis Cournoyer est chercheur régulier du CRIEVAT.Il est professeur en counseling de carrière et directeur de la Clinique Carrière de l'Université du Québec à Montréal, ainsi que conseiller d'orientation et superviseur clinique.Ses intérêts de recherche portent sur les processus de prise de décision de carrière d'adolescents et d'adultes, l'influence des relations sociales, ainsi que la vulgarisation scientifique en orientation, notamment par le site Orientationpourtous.co
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.479 | 0.215 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".