How collaboration in therapy becomes therapeutic: The therapeutic collaboration coding system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality and strength of the therapeutic collaboration, the core of the alliance, is reliably associated with positive therapy outcomes. The urgent challenge for clinicians and researchers is constructing a conceptual framework to integrate the dialectical work that fosters collaboration, with a model of how clients make progress in therapy. AIM: We propose a conceptual account of how collaboration in therapy becomes therapeutic. In addition, we report on the construction of a coding system - the therapeutic collaboration coding system (TCCS) - designed to analyse and track on a moment-by-moment basis the interaction between therapist and client. Preliminary evidence is presented regarding the coding system's psychometric properties. The TCCS evaluates each speaking turn and assesses whether and how therapists are working within the client's therapeutic zone of proximal development, defined as the space between the client's actual therapeutic developmental level and their potential developmental level that can be reached in collaboration with the therapist. METHOD: We applied the TCCS to five cases: a good and a poor outcome case of narrative therapy, a good and a poor outcome case of cognitive-behavioural therapy, and a dropout case of narrative therapy. CONCLUSION: The TCCS offers markers that may help researchers better understand the therapeutic collaboration on a moment-to-moment basis and may help therapists better regulate the relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».