Human-Animal Relational Theory: A Constructivist-Grounded Theory Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Constructs of human-animal relational theory (HART) were investigated to determine how those constructs manifested in animal-assisted therapy in counseling (AAT-C) from the perspectives of 6 participants (2 counselors, females, ages 28 and 32, both non-Hispanic and White; 2 clients, male and female, ages 55 and 23, respectively, both non-Hispanic and White; and, 2 therapy animals, canines, Labrador retriever and spaniel mix, ages 4 and 5, respectively). Using constructivist-grounded theory, a research team analyzed qualitative data from observations, interviews, and field notes. From the iterative process of multiphasic coding and constant comparison, these findings emerged: (a) consistency between Chandler's (in press) constructs and participants' experiences of AAT-C, (b) more meaningful therapeutic impacts for clients from client-initiated human-animal relational processes (HARPs) than counselor-initiated HARPs, (c) development of rich definitions and descriptions of Chandler's constructs, and (d) descriptions of interactive experiences of AAT-C and client resistance in the context of HART. Clinicians and educators in the field of AAT can apply the processes, practices, and principles from this study in their work to enhance positive therapeutic impacts for clients. As Chandler's constructs were supported in this study, AAT authors and researchers can solve a glaring problem of inconsistent terminology in the AAT literature by using those constructs in future studies and publications as operationalized nomenclature for standardized AAT interventions.
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 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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».