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Enregistrement W1995474534 · doi:10.12968/bjon.2001.10.21.12367

The dynamics and processes of ‘ending’ in clinical supervision

2001· article· en· W1995474534 sur OpenAlexaff
Mary Chambers, John JR Cutcliffe

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Nursing · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupervisorClinical supervisionClosure (psychology)Dynamics (music)PsychologyPerspective (graphical)Control (management)Work (physics)Public relationsSociologyManagementPsychotherapistPolitical scienceLawComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there is a growing number of papers in academic and professional nursing journals that focus on clinical supervision, there remain unanswered questions and unresolved issues. One such issue where there is a distinct paucity of theoretical or empirical work is that of 'ending' within clinical supervision. Accordingly, this article examines key issues and dynamics of ending within clinical supervision. These key issues are summarized as: ending when the supervisor is reluctant to let go; parallel processes in ending in clinical supervision and ending in clinical relationships; the different ending dynamics of different approaches to clinical supervision; endings in group supervision; ending as a form of bereavement; healthy endings in clinical supervision; and endings as a opportunity for growth and celebration. The authors posit that an understanding of these processes can help facilitate a 'healthy' ending in clinical supervision. Furthermore, there may be particular merit in considering dynamics that, when present, create the best chance of all parties experiencing a health ending, namely: the ending is negotiated; the ending is gradual rather than sudden and all parties work towards the ending; the supervisee retains (wherever possible) a degree of control over the timing of the ending; and both supervisor and supervisee achieve a sense of closure.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,021
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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