Facteurs associés au comportement de recherche d'information sur les carrières et aux sources utilisées par les jeunes adultes
Bibliographic record
Abstract
Bien que la recherche montre que les sources d'information jouent un rôle important dans le choix de carrière, peu d'études étudient les pratiques informationnelles sur la carrière des jeunes adultes avec une approche multivariée des facteurs associés au choix des sources d'information. Cette étude visait à identifier les facteurs associés aux pratiques informationnelles sur la carrière des jeunes adultes dans un échantillon de 1 400 jeunes adultes, ainsi que les sources d’informations qu’ils ont utilisées lors de la collecte d’informations sur les emplois, les possibilités de carrière, les études ou la formation continue. Les résultats montrent que plus de la moitié des répondants ont consulté deux sources ou plus et que les sources d'information les plus utilisées sont les relations personnelles et les établissements d'enseignement. La discussion met en évidence l'implication active des jeunes adultes dans la recherche d'information, qu'ils soient scolarisés ou non, l'importance d'accorder une attention particulière aux relations proches comme sources d'information et la nécessité d'explorer des stratégies différenciées de diffusion de l'information selon les catégories de jeunes adultes.
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 | 0.010 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".