MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2001961563 · doi:10.1080/10503300802123245

An empirical analysis of autobiographical memory specificity subtypes in brief emotion-focused and client-centered treatments of depression

2008· article· en· W2001961563 sur OpenAlexaff
Tali Boritz, Lynne Angus, Georges Monette, Laurie Hollis-Walker

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutobiographical memoryPsychologyContext (archaeology)PsychotherapistMultilevel modelDepression (economics)Clinical psychologyDepressive symptomsCognitionSession (web analytics)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overgeneral autobiographical memory (ABM) disclosure has been established as a key cognitive marker of clinical depression in experimental research studies. To determine the ecological validity of these findings for psychotherapy treatments of depression, the present study investigated the relationship between change in level of depression and ABM specificity in the context of early, middle, and late therapy session transcripts selected from 34 clients undergoing emotion-focused therapy and client-centered therapy in the York I Depression Study. A hierarchical linear modeling analysis demonstrated that clients disclosed significantly more specific ABMs over the course of therapy. There were no differences in ABM specificity between treatment groups. There was also no evidence that increased specificity differentiated between recovered and unchanged clients at treatment termination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations26
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychotherapy ResearchMême sujetIdentity, Memory, and TherapyTravaux en français237 207