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Enregistrement W2021045843 · doi:10.1080/14779757.2014.893250

The development of therapeutic collaboration in a good outcome case of person-centered therapy

2014· article· en· W2021045843 sur OpenAlexaff
Eugénia Ribeiro, Catarina Fernandes, Beatriz Santos, António P. Ribeiro, Joana Coutinho, Lynne Angus, Leslie S. Greenberg

Notice bibliographique

RevuePerson-Centered & Experiential Psychotherapies · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyadPsychological interventionTherapeutic relationshipPsychotherapistCoding (social sciences)PsychologyOutcome (game theory)Therapeutic approachMedicineSocial psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the development of therapeutic collaboration in Person-Centered Therapy (PCT). It presents a good outcome case – “Mary” – selected from York I Depression Study, treated with PCT. The study examined how therapist and client worked together throughout the therapy, using the Therapeutic Collaboration Coding System (TCCS). The TCCS assumes that effective therapeutic collaboration occurs within the client’s therapeutic zone of proximal development (TZPD), defined as the distance between the actual and the potential client’s developmental level. It consists of a transcript-based method by which therapist’s interventions and client’s responses are analyzed on a moment-to moment basis. Two independent trained judges coded 15 sessions of this case, using the TCCS. Results showed that the therapeutic dyad worked most of the time within the client’s TZPD, thus suggesting a collaborative pattern throughout the therapy process. In addition, the results showed that the client proactively interacted with the therapist, moving forward in her TZPD.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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