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Enregistrement W3022749821 · doi:10.1177/0003065120921563

Professional and Personal Development After Psychoanalytic Training: Interviews with Early Career Analysts

2020· article· en· W3022749821 sur OpenAlexaff
Sabrina Cherry, Juliette Meyer, Gregory Mann, Pamela Meersand

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Psychoanalytic Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychoanalytic theoryCompetence (human resources)PsychologyContext (archaeology)Professional developmentNegotiationCareer developmentPedagogyMedical educationSociologySocial psychologyPsychoanalysisMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After analytic training, graduates position their newly acquired identity as "psychoanalyst" in the context of their broader career, contemplating whether to start new analytic cases, adapting their new knowledge base to psychotherapy practice, and deciding how to focus their professional and personal interests going forward. Using questionnaires and interviews, the Columbia Postgraduate Analytic Practice Study (CPAPS) has prospectively tracked the career trajectory of 69 of 76 graduates (91%) from the Columbia University Center for Psychoanalytic Training and Research since 2003. In this paper grounded theory is used to identify developmental themes in interviews with analysts who have been followed for at least ten years. Recent graduates are negotiating the following challenges: developing a sense of competence, navigating relationships with colleagues and former supervisors as situations change and roles shift, transitioning into becoming mentors, and balancing the competing responsibilities of professional and personal life. Disillusionment about aspects of training, analytic practice, analysis as a treatment, institute politics, and the field in general emerges as a stark reality, despite a high level of career satisfaction. Educational recommendations include making career development opportunities available and providing a realistic view of both practice realities and expectations of analytic treatment outcome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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