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Enregistrement W1528578122 · doi:10.1111/j.1751-9004.2011.00404.x

Towards a Cultural–Clinical Psychology

2011· article· en· W1528578122 sur OpenAlexafffund
Andrew G. Ryder, Lauren Ban, Yulia Chentsova-Dutton

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensConcordia UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of MinnesotaNational Science Foundation
Mots-clésCultural psychologyPsychologyCross-cultural psychologyPresentation (obstetrics)Asian psychologyField (mathematics)Mental healthPsychopathologyDifferential psychologyHealth psychologySocial psychologyCritical psychologyApplied psychologyClinical psychologySchool psychologyPsychotherapistPublic healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For decades, clinical psychologists have catalogued cultural group differences in symptom presentation, assessment, and treatment outcomes. We know that ‘culture matters’ in mental health – but do we know how it matters, or why? Answers may be found in an integration of cultural and clinical psychology. Cultural psychology demands a move beyond description to explanation of group variation. For its part, clinical psychology insists on the importance of individual people, while also extending the range of human variation. Cultural–clinical psychology integrates these approaches, opening up new lines of inquiry. The central assumption of this interdisciplinary field is that culture, mind, and brain constitute one another as a multi‐level dynamic system in which no level is primary, and that psychopathology is an emergent property of that system. We illustrate cultural–clinical psychology research using our work on depression in Chinese populations and conclude with a call for greater collaboration among researchers in this field.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0080,061
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,576
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,031 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations108
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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