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Enregistrement W2136761082 · doi:10.1037/0033-3204.44.3.333

Integrating writing into psychotherapy practice: A matrix of change processes and structural dimensions.

2007· article· en· W2136761082 sur OpenAlexaff
Emily A. Kerner, Marilyn Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOPsychologyJournaling file systemDimension (graph theory)Cognitive dimensions of notationsStorytellingFraming (construction)Cognitive psychologyCognitionMeaning (existential)PsychotherapistSocial psychologyLinguisticsNarrativeComputer scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on therapeutic writing indicates that it can offer a range of physical and psychological benefits. There is no consensus, however, concerning how writing achieves these benefits. To address this question, the authors propose a matrix framework with emotional-cognitive change processes (what can be activated) along its horizontal dimension and abstract-concrete structure (how the processes are activated) along its vertical dimension. On the horizontal dimension, writing can encourage clients who are distant from their emotional world to approach or to modulate emotional intensity, and to create meaning and coherence. Along the vertical dimension, these processes can be activated through tasks that vary in structure, including programmed writing, diaries, journaling, autobiography, storytelling, and poetry. Finally, the authors consider constraints on writing that apply to particular client groups. The matrix framework is meant to encourage clinicians to use therapeutic writing and to assist researchers in framing questions to advance our knowledge of writing as a therapeutic practice. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved).

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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