Conversation analysis of the two-chair self-soothing task in emotion-focused therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite an increasing recognition of the relevance and significance of self-compassion processes, little research has explored interventions that seek to enhance these in therapy. In this study, we examined the compassionate self-soothing task of emotion-focused therapy involving two-chair work, with seven clients. METHOD: Conversation analysis was used to examine client-therapst interaction. RESULTS: The analysis yielded a detailed description of interactional practices and processes involved in the accomplishment of self-soothing, drawing on Goffman's concept of the participation frame. We show how therapists and clients collaborate to move from the ordinary frame of therapeutic conversation to a self-soothing frame and back again by using various interactional practices: Therapists' instructions to clients, specific ways of sequencing actions in interaction, explanations and justification of the importance of the self-soothing task, pronouns as a way to distinguish among addressees (e.g., clients versus soothing agents), corrections of clients' talk, and response tokens (hm mm, yeah, good). These practices are used to help clients accomplish self-soothing in the form of self-praise, disclosing caring, and offering of helpful advice. CONCLUSIONS: This study offers therapists a specific account of how to respond to clients at specific junctures in self-soothing dialogues and how to structure and accomplish the self-soothing task.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».