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Enregistrement W2265365912 · doi:10.1111/1467-6427.12109

A conversation analytic study of building and repairing the alliance in family therapy

2016· article· en· W2265365912 sur OpenAlexafffund
Peter Muntigl, Adam O. Horvath

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAllianceConversationConversation analysisContext (archaeology)DistressPsychologyAgency (philosophy)PsychotherapistFamily therapySocial psychologyNonverbal communicationEpistemologyPolitical scienceCommunicationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we draw from the methods of conversation analysis to illustrate how different alliances that form the ‘web of relationships’ of family therapy are ruptured and subsequently repaired. By focusing on the interactional practices of a master therapist, Dr Salvador Minuchin, we examine how he effectively manages a disaffiliative episode that occurred at the very beginning of a therapy session. In particular, we show how Minuchin's practices function to re‐establish consensus and a positive alliance and to endorse the mother's parental authority (in a context where she claims to be helpless and lack agency). Minuchin thus uses a range of alliance building strategies to join with the family by sharing their distress and, at the same time, moves the conversation forward in a therapeutically‐driven direction to facilitate a restructuring of familial roles and relations. Practitioner points Find ways to disagree with clients’ position without generating stress or rupture in the alliance Verbal and nonverbal discursive moves to join with clients can create an inclusive context for the therapy Discursive strategies can endorse client authority and counter a self‐deprecating client stance

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)0,017
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0180,017
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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