Clients’ Retrospective Accounts of Corrective Experiences in Psychotherapy: An International, Multisite Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a series of 4 original research reports that used varied qualitative methods for understanding an internationally diverse sample of clients' own accounts of corrective experiences (CEs), as they looked back on their completed psychotherapy. The basis for all studies, which were conducted across 4 different countries, was the Patients' Perceptions of Corrective Experiences in Individual Therapy (PPCEIT) semistructured interview protocol (Constantino, Angus, Friedlander, Messer, & Moertl, 2011). The PPCEIT interview assesses clients' retrospective accounts of aspects of self, other, and/or relationships that may have been corrected, and what they perceived as corrective experiences that facilitated such transformations. It also asks for specific, detailed examples of these accounts and experiences. Across all studies, the PPCEIT interview generated rich clinical material and resulting empirically generated themes that may inform clinical practice. After briefly defining the CE construct and highlighting a lack of research on clients' own accounts of such experiences, we describe the development of the PPCEIT interview (and provide the full interview manual and question protocol as appendices). We then summarize the foci of the culturally diverse reports in this series.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».