Kariyer Psikolojik Danışmanlığındaki Modeller ve Modellerde Kullanılan Metaforlar
Bibliographic record
Abstract
Kariyer psikolojik danışmanlığında etkili hizmet vermek için gerekli olan yeterlik ve becerilerden birisi kariyer gelişimi ile ilgili kuramları ve modelleri bilmek ve onları psikolojik danışma uygulamalarında kullanabilmektir. Yirmi birinci yüzyıldaki hızlı değişimler yaşamın her alanında olduğu gibi kişisel ve kariyer yaşamda da fark yaratmıştır. Bu postmodern dönemde, bireylerin kendi gerçekliklerine göre kariyerlerini yapılandırdıklarını vurgulayan yeni kariyer gelişim kuramları ve modelleri ortaya çıkmıştır. Postmodern yaklaşımların ortak özelliklerinden birisi içerikleri ve kişisel anlamı kolayca tanımlamaya yarayan yapı ve çerçeve sunmaları açısından kuramlarda ve modellerde metaforları kullanmalarıdır. Bu makalede bu modellerden Kariyer Teleskobu Modeli, Çiçek Modeli, Dört Köşetaşı Modeli, Kariyer Akışı: Umut Odaklı Kariyer Gelişim Modeli ve Kariyer Yelkenlisi Modeli kullandıkları kariyer metaforları açısından gözden geçirilmiştir.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".