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Enregistrement W2513451091 · doi:10.33898/rdp.v27i104.126

Formulación de caso en Terapia Focalizada en la Emoción: Del trabajo con marcadores y la facilitación del proceso, a la co-creación de un foco terapéutico

2016· article· es· W2513451091 sur OpenAlexaff
Rohnda N Goldman, Leslie S. Greenberg, Ciro Caro

Notice bibliographique

RevueRevista de Psicoterapia · 2016
Typearticle
Languees
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El modelo de formulación de caso (FC) en Terapia Focalizada en la Emoción (TFE) refleja el modo óptimo de trabajar de un terapeuta, que aplica los principios de este modelo. En ese sentido, pone de relieve el peso de las competencias perceptuales del clínico, que debe ser capaz de detectar e identificar los marcadores y micro-marcadores que permiten responder a la experiencia emocional del cliente en el momento y dentro de la sesión. E igualmente afirma la necesidad de contar con una estructura conceptual que dé soporte a la co-construcción de un foco terapéutico, de modo tal que el cliente gane agencia respecto a sus propias dificultades, y ofrezca al terapeuta una guía respecto a cuál es la base emocional de esas dificultades y cómo trabajar con ellas. Por otra parte, se pone de manifiesto el carácter humanista y constructivista de este enfoque, haciendo patente el rol del cliente como experto en su propia experiencia, y el del terapeuta como experto en procesos, que pone su competencia de formulación al servicio del cliente. Se presenta el modelo general de FC en TFE en términos de sus fases y pasos, y se abordan los aspectos epistemológicos y teóricos más relevantes: el encaje de la noción de formulación en una terapia humanista-experiencial, y la naturaleza abductiva del tipo de razonamiento a través del cual el terapeuta realiza inferencias.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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