Les principaux construits psychologiques évalués et instruments psychométriques utilisés par les conseillères et conseillers d’orientation québécois
Bibliographic record
Abstract
Considérant la place significative des instruments psychométriques dans la pratique des conseillères et conseillers d’orientation (c.o.) québécois, la grande diversité de ces instruments et le souci à l’égard de leur utilisation adéquate, il apparait important d’accompagner les c.o. dans l’utilisation de ces instruments. Pour ce faire, il importe de connaitre les construits psychologiques évalués et les instruments psychométriques utilisés par ces derniers, lesquels demeurent peu documentés à ce jour. Ainsi, cet article présente les résultats d’une enquête en ligne portant notamment sur les principaux instruments psychométriques utilisés par des c.o. québécois (n = 302) travaillant dans divers secteurs au cours des dernières années. Les résultats montrent d’abord que les principaux construits évalués par les c.o. sont les intérêts professionnels, la personnalité, les valeurs et les aptitudes. Aussi, bien que les c.o. utilisent une grande diversité d’instruments psychométriques, les inventaires d’intérêts professionnels demeurent les principaux instruments utilisés. Le palmarès des dix principaux instruments utilisés par les c.o. montrent également qu’une certaine place est accordée aux inventaires de personnalité. Par ailleurs, des variations selon les milieux de travail sont observées. La discussion propose une mise en relation des résultats avec ceux d’une enquête comparable réalisée en 2010.
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 | 0.009 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".