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Enregistrement W2222435910 · doi:10.4081/ripppo.2012.119

Client Attitudinal Stance and Therapist-Client Affiliation: A View from Grammar and Social Interaction

2013· article· en· W2222435910 sur OpenAlexafffund
Peter Muntigl, Naomi Knight, Adam O. Horvath, Ashley Watkins

Notice bibliographique

RevueResearch in Psychotherapy Psychopathology Process and Outcome · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensYork UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerspective (graphical)NegotiationPsychologyConversation analysisNarrativeConversationSocial relationTherapeutic relationshipPsychotherapistSocial psychologyGrammarOrder (exchange)LinguisticsSociologyCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is widely acknowledged in psychotherapy research that the de-velopment and maintenance of positive relational bonds are central to the therapeutic process, the ways that therapists and clients become affiliated through discourse and interaction has not received very much attention. Taking up this concern from a conversation analytic perspective, this paper explores how therapists and clients negotiate affiliation around clients’ affective and evaluative talk or attitudinal stance. In order to illustrate the application of our method, we have chosen to analyze audio- and video-recordings of two clinically relevant interactional contexts in which client stance constructions frequently occur: (1) client narratives; (2) client disagreements with therapists. We show that therapist responses to client attitudinal stances play an important role not only in securing affiliation and positive relational bonds with clients, but also in moving the interaction in a therapeutically relevant direction.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,041
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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