Into the Wild, Out of the Woods: A Systematic Case Study on Facilitating Emotional Change
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive and behavioral treatment programs for individuals who have committed sexual offenses (ISOs) have shown significant but small effect sizes. A growing body of research points toward the importance of difficulties in affect regulation (AR) as a risk factor for sexual recidivism. On this basis, it seems important to target difficulties in AR in treatment. The current systematic case study investigates the potential contribution of emotion-focused therapy (EFT) to changing problematic AR in ISOs. Kevin was a high-risk offender with a traumatic history who met the diagnostic criteria of pedophilic and borderline disorders, with serious AR difficulties. Self-report outcome measures, observation measures, and a biomarker were used to track changes in AR, psychological symptoms, and distress during baseline (Phase A); treatment as usual (Phase B); treatment with an EFT component added (Phase C); and follow-up (Phase A). Statistically significant change was found in AR, psychological symptoms, and distress during treatment (Phase B + C); however, it is not possible to attribute these changes causally to EFT. An examination of the qualitative process data provides deeper insights into how the client reacted to specific EFT interventions. Verbatim clinical vignettes are included to clarify key interventions, hindrances, and mechanisms of change. This study provides preliminary support for the role of therapy to facilitate emotional change in ISOs.
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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 | 0,026 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».