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Enregistrement W2069529357 · doi:10.1080/14733140802355841

Constructive conversations: Revisiting selected developments with clients and counsellors

2008· article· en· W2069529357 sur OpenAlexaff
Tom Strong, Kate Nielsen

Notice bibliographique

RevueCounselling and Psychotherapy Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrict constructionismPsychological interventionConstructiveSocial constructionismNarrativePerspective (graphical)PsychologyGrounded theoryPsychotherapistSession (web analytics)Social psychologyApplied psychologyQualitative researchEpistemologySociologyComputer scienceProcess (computing)Social scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim: to examine client and counsellor experiences in using and responding to social constructionist (e.g. solution‐focused, narrative and collaborative approaches) questions and other conversational interventions. Method: retrospective comments were elicited from 32 clients and 12 counsellors (trained in social constructionist counselling approaches) in reviewing their videotaped use of (or response to) questions and interventions from the social constructionist approaches in single session lifestyle consultations. These comments were transcribed then analysed using the constant comparison method of grounded theory. Results: five common themes (but with different emphases for clients and counsellors) were identified: exploring and adopting the client's perspective; identifying alternative perspectives; identifying strengths, possibilities, and solutions; developing a shared understanding; struggling to talk in a different way. Conclusions: the findings will be useful to counsellors interested in improving their responsive use of questions and interventions in dialogues with clients.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0170,014
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0040,006
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,362
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 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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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