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Enregistrement W1895584055 · doi:10.3968/j.css.1923669720060203.014

Application of Emotion-Focused Therapy in Bereavement: a Case Study

2009· article· en· W1895584055 sur OpenAlexvenueno aff
Jianxiu Gao

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Therapy and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychotherapistPsychologyHumanitiesCoping (psychology)Family therapyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a single case study of a woman who losing family members. Emotion-Focused Therapy provides an effective treatment methodology and technique for working through this situation. Emotion-Focused Therapy impact grief work proceeds through management of affect, assimilation and acceptance of the implication of the losses, resolving related issues, restructuring and development of coping capacities, establishment of new life goals and styles. Key words: Emotion-focused therapy, Bereavement, Losing Resume: Cet essai presente une etude d’un cas d’une femme qui a perdu les membres de sa famille. La therapie concentree sur l’emotion offre une methodologie et technique de traitement effective. L’impact de cette approche therapeutique sur la douleur se produit par le biais de la gestion des emotions, l’assimilation et acceptation de l’implication des pertes, la resolution des problemes concernes, la restructuration et le developpement des capacites de se debrouiller, l’etablissement des objectifs et styles de la vie. Mots-Cles: therapie concentree sur l’emotion, deuil, perte

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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