Use of the Adult Attachment Projective Picture System in an Assessment of an Adolescent in Foster Care
Notice bibliographique
Résumé
Child maltreatment has been associated with a host of negative outcomes including impaired social relationships (Rogosch, Cicchetti, & Aber, 1995), depression (Toth, Manly, & Cicchetti, 1992), poor self-concept and motivation (Vondra, Barnett, & Cicchetti, 1990), and delinquency and conduct problems (Cook et al., 2005; Grotevant et al., 2006; McCabe, Lucchini, Hough, Yeh, & Hazen, 2005; Ryan & Testa, 2005). An assessment of the mental representation of attachment relationships could offer additional relevant and useful information to the evaluation of youth in foster care, and could inform treatment and placement considerations. The Adult Attachment Projective Picture System (AAP) is a relatively new measure of internal representations of attachment based on the analysis of a set of stimuli designed to systematically activate the attachment system (George, West, & Pettem, 1997). This article considers the use of the AAP with a maltreated adolescent in a clinical setting and uses a case study to illustrate the components of the AAP that are particularly relevant to case conceptualization and interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».