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Enregistrement W1526225390 · doi:10.56645/jmde.v7i16.314

Empathy Training: Methods, Evaluation Practices, and Validity

2011· article· en· W1526225390 sur OpenAlexaff
Tony C. M. Lam, Klodiana Kolomitro, Flanny C. Alamparambil

Notice bibliographique

RevueJournal of MultiDisciplinary Evaluation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyPsychologyFeelingNarrativeSocial workSocial psychologyApplied psychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Empathy is an individual’s capacity to understand the behavior of others, to experience their feelings, and to express that understanding to them. Empathic ability is an asset professionally for individuals, such as teachers, physicians and social workers, who work with people. Being empathetic is also critical to our being able to live with others in general, and ultimately to leading happier lives. Subsequently it seems imperative to examine if and how it is possible to enhance people’s empathic ability. Purpose: The purpose of this article is to use narrative review method to analyze studies of empathy training in human service and social science disciplines over the past thirty years to address the questions: “How have people been trained in empathy and what are the findings?” and “How was empathy training evaluated and how valid are these evaluation findings?” Setting: Not applicable. Intervention: Not applicable. Research Design: Not applicable. Data Collection and Analysis: Narrative review. Findings: Twenty-nine articles pertaining to empathy training evaluation research were identified based on an advanced computer search on the following databases: “Education Full Text,” “ProQuest Education Journals,” “Web of Knowledge” and “Educational Resources Information Center (ERIC). Seven types of training methods were noted in these 29 evaluations with the most popular being didactic related (42%). All but two studies (93%) reported positive findings, mainly in regard to learning (86%), or the cognitive component of empathy. These findings suggest that regardless of the training method, individuals can learn about the concept of empathy. Unfortunately, information pertaining to the effects of training on individuals’ feeling for others, and their ability and propensity to take the perspective of others and to demonstrate it in the natural environments is lacking. Consequently, very little is known about the trainability of the affective and behavioral components of empathy. Also, some of the findings were moderated by gender, age, education level, and time of measurement. Regarding evaluation research designs, most of the studies used self-reporting to collect trainees’ knowledge about empathy and most of the quantitative studies used a control group and pretesting to examine training impact. Construct validity of both empathy measurement and training is very problematic. A majority of the studies did not clearly define empathy, provide training as defined, and/or measure what is being trained; conceptualization of empathy across studies was not consistent either. In sum, data from the studies reviewed were neither complete nor valid enough to provide a clear and full understanding of the trainability of empathy. More research is apparently needed and hopefully lessons learned from our review will be considered in designing future studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,566
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,625
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5660,625
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,460
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,059 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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