New Developments for Case Conceptualization in Emotion‐Focused Therapy
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Emotion-focused therapy (EFT) has increasingly made use of case conceptualization. The current paper presents a development in the case conceptualization approach of EFT. It takes inspiration from recent research on emotion transformation in EFT. The case conceptualization presented here can guide the therapist in listening to the client's narrative and in observing the client's emotional presentation in sessions. Through observing regularities, the therapist can tentatively determine core emotion schemes' organizations, triggers that bring about the emotional pain, the client's self-treatment that contributes to the pain, the fear of emotional pain that drives avoidance and emotional interruption strategies. The framework recognizes global distress, into which the client falls, as a result of his or her inability to process the underlying pain, the underlying core pain and the unmet needs embedded in it. This conceptual framework then informs therapists as to which self-organizations (compassion and protective anger based) have to be facilitated to respond to the pain and unmet needs, so that they might transform it. The conceptual framework can guide the therapist's thinking/perceptions and actions in the session. KEY PRACTITIONER MESSAGE: Therapists can better facilitate emotional transformation when they understand the dynamics involved in the client's distress. Emotion transformation is facilitated by first helping the client to access the core underlying painful feelings and unmet needs embedded in them and then by helping the client to generate adaptive emotional responses to those unmet needs.
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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 | 0,050 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,044 |
| Communication savante | 0,017 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».