Développement d’un outil d’aide à la recherche d’information sur le marché du travail (IMT) pour les personnes conseillères dans le domaine de l’orientation scolaire et professionnelle : l’Accompagnateur numérique en IMT
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’information sur le marché du travail (IMT) fait partie intégrante de la pratique professionnelle des conseiller.ère.s d’orientation, mais aussi des conseiller.ère.s en emploi et en développement de carrière. L’objectif de cette recherche appliquée de nature partenariale, était de créer une plateforme numérique destinée à faciliter l’utilisation de l’IMT pour les personnes conseillères et leurs client.e.s. Pour ce faire, nous ferons état des cinq étapes qui ont conduit à la conception et à la réalisation de cette plateforme numérique, soit : idéation et détermination des objectifs, fonctionnalités, besoins et clientèles cibles de la plateforme numérique, la coconception de son design, l’analyse des besoins des utilisateur.rice.s, le développement technique de la plateforme et l’appréciation auprès des personnes conseillères. Cette recherche a permis de ressortir que conformément à une étude réalisée par le Conseil de l’information sur le marché du travail (CIMT, 2019), les caractéristiques de l’IMT les plus importantes pour les personnes conseillères sont : l’actualité, la fiabilité, la facilité d’utilisation, l’exhaustivité et la spécificité. Cette recherche a également permis de déterminer que L’Accompagnateur numérique en IMT permet de répondre aux besoins des personnes conseillères en étant simple d’utilisation et en répertoriant un nombre appréciable de sites Internet (75) tout en les classant en différentes sections afin d’aider la recherche d’IMT.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it