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Enregistrement W2142037223 · doi:10.1177/00030651040520030601

Psychoanalytic Practice in the Early Postgraduate Years

2004· article· en· W2142037223 sur OpenAlexaff
Sabrina Cherry, Deborah L. Cabaniss, Nicholas R. Forand, Dana Haywood, Steven P. Roose

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Psychoanalytic Association · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)CertificationPsychoanalytic theoryPsychologyMedical educationSample (material)Family medicineMedicinePsychotherapistManagementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a pilot investigation for a longitudinal study of psychoanalytic careers, a survey was conducted of analysts who graduated during the last fifteen years from the Columbia University Center for Psychoanalytic Training and Research. Graduates were asked to describe both their analytic practice and their interest in pursuing appointment as training and supervising analysts. The 23-item questionnaire was completed by 67 of 102 potential respondents (66%). The study identified two subgroups of graduates: those who were not certified and were not training analysts (GAs), 78% of the sample, and certified and training analysts (CAs, TAs), 22% of the sample. GAs started a mean of 1.4 new analytic cases since graduation, as compared to CAs and TAs, who started a mean of 5.4 and 8.3 new cases, respectively. CAs and TAs also saw more twice-weekly therapy cases than did GAs. Once-weekly therapy was the most commonly practiced treatment for all subgroups. Interest in becoming a TA was highest during the first five postgraduate years and was lower among non-TAs five to fifteen years after graduation. Only one of the CA respondents met current APsaA immersion criteria for training analyst appointment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations30
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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