Negotiating exceptions to clients’ problem discourse in consultative dialogue
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this qualitative study was to examine how consultants negotiated exceptions to clients problem or aspiration discourse in lifestyle consultations held for research purposes. DESIGN: Participants from a university campus (students and employees) were recruited for 1-hr lifestyle consultations with therapist consultants having graduate training and supervision in narrative and solution-focused therapy. The consultations were held with the expectation that consultants would, at least once, invite discussions of exceptions in client's problem or aspiration discourse. We wanted to understand how such discussions were initiated and brought to conclusion by examining client and consultants use of conversational practices. METHOD: Twelve volunteer 'clients' participated in consultations with our six volunteering consultants. These consultations were videotaped then passages were selected where consultants initiated exception discussions with the clients involved. The 18 selected passages were discursively analyzed for general rhetorical features evident in those passages, and three passages were transcribed and analyzed using conversation analysis to make evident more specific rhetorical features of exception discussions, as they were engaged in by consultants and clients. RESULTS: Ten general features of exception discussions were highlighted and the more specific conversational analyses revealed a 'messiness' that was related to how exception discussions were introduced and negotiated as a novel discourse in the consultations. CONCLUSIONS: We discuss our findings in the context of therapists' use of exception questions and discussions in therapy and highlight particular conversational practices and sensitivities relevant to engaging clients in such exception discussions.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».