Using Microanalysis of Communication to Compare Solution-Focused and Client-Centered Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Microanalysis in psychotherapy is the close examination of the moment-by-moment communicative actions of the therapist. This study microanalyzed demonstration sessions by experts on solution-focused and client-centered therapies, specifically, the first 50 therapist utterances of sessions by Steve de Shazer, Insoo Kim Berg, Carl Rogers, and Nathaniel Raskin. The first analysis examined how the therapist communicated, namely, whether the therapist's contribution took the form of questions or of formulations (e.g., paraphrasing). The second analysis rated whether each question or formulation was positive, neutral, or negative. Two analysts demonstrated high-independent-agreement for both methods. Results showed that the solution-focused and client-centered experts differed in how they structured the sessions: The client-centered therapists used formulations almost exclusively, that is, they responded to client's contributions. Solution-focused experts used both formulations and questions, that is, they both initiated and responded to client contributions. They also differed in the tenor of their contributions: The solution-focused therapists' questions and formulations were primarily positive, whereas those of the client-centered therapists were primarily negative and rarely neutral or positive. Microanalysis can complement outcome research by providing evidence about what therapists do in their sessions.
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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 | 0,010 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».