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Enregistrement W2897778948 · doi:10.1037/pst0000162

Congruence/genuineness: A meta-analysis.

2018· review· en· W2897778948 sur OpenAlexaff
Gregory G. Kolden, Chia-Chiang Wang, Sara B. Austin, Yunling Chang, Marjorie H. Klein

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrapersonal communicationCongruence (geometry)PsychologyPsycINFOInterpersonal communicationMeta-analysisPsychotherapistSocial psychologyExtant taxonMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congruence or genuineness is a relationship element with an extensive and important history within psychotherapy. Congruence is an aspect of the therapy relationship with two facets, one intrapersonal and one interpersonal. Mindful genuineness, personal awareness, and authenticity characterize the intrapersonal element. The capacity to respectfully and transparently give voice to ones' experience to another person characterizes the interpersonal component. Although most fully developed in the person-centered tradition, congruence is highly valued in many theoretical orientations. In this article, we define and provide clinical examples of congruence. We also present an original meta-analysis of its relation with psychotherapy improvement. An analysis of 21 studies (k), representing 1,192 patients (N), resulted in a weighted aggregate effect size (r) of .23 (95% confidence interval = [.13, .32]) or an estimated d of .46. Moderators of the association between congruence and outcome are also investigated. In closing, we address patient contributions, limitations of the extant research, diversity considerations, and therapeutic practices that might promote congruence and improve psychotherapy outcomes. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,026
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations81
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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