<i>La relation entre les inégalités socioéconomiques et l’anxiété en situation de choix de carrière : l’apport de l’analyse de l’activité</i>
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs facteurs contribuant à l’anxiété en situation de choix de carrière chez les jeunes ont été identifiés à ce jour, mais les écrits scientifiques se sont peu intéressés au milieu socioéconomique. Dans le cadre d’une recherche qualitative portant sur la prévention de l’anxiété en situation de choix de carrière, un programme de counseling de carrière groupal a été développé et implanté dans quatre écoles de milieux socioéconomiques variés. À partir de l’enregistrement des rencontres des groupes (n = 27), de journaux de bord (n = 157) et d’entretiens individuels (n = 22), une analyse de l’activité qui se déroule dans les groupes a été réalisée en mobilisant trois stratégies complémentaires : l’analyse thématique, la matrice à condensés et l’analyse en mode écriture. Cet article expose certains résultats qui montrent des différences sur le plan de l’anxiété en situation de choix de carrière selon le milieu socioéconomique. Il expose les différences relevées et discute de l’apport de l’analyse de l’activité d’un groupe pour éclairer la relation entre les inégalités socioéconomiques et la santé mentale.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| 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 | 0.000 |
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".