Assessing client self-narrative change in emotion-focused therapy of depression: An intensive single case analysis.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Personality researchers use the term self-narrative to refer to the development of an overall life story that places life events in a temporal sequence and organizes them in accordance to overarching themes. In turn, it is often the case that clients seek out psychotherapy when they can no longer make sense of their life experiences, as a coherent story. Angus and Greenberg (L. Angus and L. Greenberg, 2011, Working with narrative in emotion-focused therapy: Changing stories, healing lives. Washington, DC: American Psychological Association Press) view the articulation and consolidation of an emotionally integrated self-narrative account as an important part of the therapeutic change process that is essential for sustained change in emotion-focused therapy of depression. The purpose of the present study was to investigate client experiences of change, and self-narrative reconstruction, in the context of one good outcome emotion-focused therapy dyad drawn from the York II Depression Study. Using the Narrative Assessment Interview (NAI) method, client view of self and experiences of change were assessed at three points in time--after session one, at therapy termination, and at 6 months follow-up. Findings emerging from an intensive narrative theme analyses of the NAI transcripts--and 1 key therapy session identified by the client--are reported and evidence for the contributions of narrative and emotion processes to self-narrative change in emotion-focused therapy of depression are discussed. Finally, the implications of assessing clients' experiences of self-narrative change for psychotherapy research and practice are addressed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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