Analyse de la complémentarité des approches orientées vers la variable et la personne dans la compréhension de la contribution du fonctionnement motivationnel au développement vocationnel des élèves du secondaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article, de nature théorique et méthodologique, vise à démontrer l’intérêt de mobiliser conjointement l’approche orientée vers la variable (AOV) et l’approche orientée vers la personne (AOP) pour l’étude du développement vocationnel. Les résultats de deux études longitudinales menées auprès d’élèves du secondaire sont présentés: la première, fondée sur l’AOV, a examiné les liens prédictifs entre motivation scolaire (autonome, contrôlée et amotivation) et indécision vocationnelle au niveau intra-individuel; la seconde, recourant à l’AOP, a permis de définir des profils motivationnels distincts et de les relier à des trajectoires différenciées d’indécision vocationnelle. La mise en perspective de ces deux approches montre leur complémentarité: l’AOV éclaire la dynamique des fluctuations intra-individuelles, tandis que l’AOP révèle l’hétérogénéité interindividuelle des parcours. Ensemble, elles contribuent à une compréhension plus fine de l’expression de l’indécision vocationnelle et du rôle du fonctionnement motivationnel dans le développement vocationnel des élèves du secondaire.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".