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Enregistrement W2162850143 · doi:10.1080/01612840600599986

TALKING THEORY, TALKING THERAPY: EMMY GUT AND JOHN BOWLBY

2006· article· en· W2162850143 sur OpenAlexaff
Lynda Ross

Notice bibliographique

RevueIssues in Mental Health Nursing · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefAttachment theoryAlliancePsychoanalysisPsychologyPower (physics)PsychotherapistDepression (economics)Social psychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emmy Gut was a psychotherapist who developed, in her later years, a unique theory distinguishing between "productive" and "unproductive" depression. Dr. John Bowlby was a leading psychoanalyst famous for his work on attachment theory. After the death of her second husband, Emmy contacted John because his work on mourning and grief spoke to her own depressed state. Although her views of the world and of her relationship with John were clearly coloured by bouts of depression, she was profoundly influenced by her personal, therapeutic, and intellectual involvement with him. Evidence of his influence is seen in the volumes of correspondence flowing between them beginning in 1971 and continuing until John's death in 1990. During that time, Emmy wrote more than 100-some very lengthy-letters to John. Much of her correspondence was devoted to discussions about their often ambiguous and conflicted therapeutic relationship. Through an analysis of attachment theory and the nature of the client-therapist alliance, this paper offers insights into the effects that imbalances in power, expectations, and shifting needs can play in the recovery process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,393 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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