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Enregistrement W2894246925 · doi:10.1177/0022167818801553

Transformational Focusing Experiences: A Thematic Analysis of Memoirs

2018· article· en· W2894246925 sur OpenAlexaff
Doralee Grindler Katonah, Soti Grafanaki, Kevin C. Krycka, Mary V. McDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Humanistic Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningTransformational leadershipMemoirThematic analysisProcess (computing)NoveltyEpistemologyMeaning (existential)PsychologyTransformation (genetics)NomotheticSociologyAestheticsQualitative researchSocial psychologyComputer scienceNomothetic and idiographicPedagogySocial scienceArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transformation is a profound change process culminating in a fundamental shift in one’s sense of self and way of being-in-the-world. Research on transformation is limited, particularly transformation as a holistic, bodily felt process. A process called Focusing was identified by Gendlin (1981), who formulated how the body participates in personal change and meaning creation. The aim of our study was to explore the characteristics and qualities of transformation by examining 19 published memoirs of people who had gone through a transformational experience via Focusing. Two questions guided the inquiry: What kind of inner environment is necessary for transformation? What are the characteristics and qualities of transformative experiences that unfold through a Focusing-oriented process to weave together a “new kind of person?” Researchers conducted a thematic analysis of the memoirs through a new qualitative method called Felt Sense Inquiry. Results revealed five themes: expanded bodily self, attuned attention, novelty, interactive exchange, and elastic time. Results suggest a way of experiencing that does not divide, but rather connects the person to a unified felt process that unfolds on its own. Future research comparing Focusing with other practices that seem to promote transformation may reveal “common factors” of transformation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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