Exploration des projets personnels postpandémiques de personnes conseillères d’orientation québécoises en réponse à leurs besoins de mieux-être au travail
Bibliographic record
Abstract
Durant la pandémie COVID-19, les conseiller·ères d’orientation (c.o.) ont accompagné des clientèles en situation de vulnérabilité. Cette période a été l’occasion d’adapter leurs pratiques, mais a pu les déstabiliser et entraîner des changements dans leurs conditions de travail. Elle a aussi offert l’opportunité de redéfinir et de redéployer des projets personnels pour favoriser leur mieux-être au travail. Cet article explore les projets personnels postpandémiques de c.o. Des entretiens semi-dirigés ont été menés auprès de 22 c.o. pour identifier leurs projets postpandémiques, ainsi que les besoins les motivant et les stratégies déployées pour les réaliser. Une analyse thématique a notamment fait ressortir cinq catégories de projets professionnels : continuité professionnelle ; ajustement de sens au travail ; mieux-être professionnel ; extension de ses activités ; valorisation et collaboration socioprofessionnelles. La pandémie ne semble pas avoir bouleversé leurs projets, mais avoir stimulé une réflexion sur leurs aspirations de mieux-être au travail de façon individuelle et collective.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".