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Enregistrement W2029873431 · doi:10.1300/j085v18n03_03

Using Microanalysis of Communication to Compare Solution-Focused and Client-Centered Therapies

2007· article· en· W2029873431 sur OpenAlexaff
Christine Tomori, Janet Beavin Bavelas

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Psychotherapy · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensCanadian Red Cross SocietyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychotherapistSolution focused brief therapyComplement (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations37
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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