Toward an Evidence-based Standard of Professional Competence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Psychotherapists are ethically bound to provide services within the boundaries of their competence traditionally delimited by their education, training, and supervised experience. Throughout this chapter, two historical examples illustrate the shortcomings of the current standard as well as the promise of an alternative. The guidelines now in place are critiqued in light of the empirical evidence. The authors propose that effectiveness become the foundation of any formulation and assessment of competence. Developments over the last two decades make it possible for clinicians to measure their results and compare them to international norms—a process known as routine outcome monitoring. However, mere measurement and comparison to benchmarks are insufficient. To be ethical, to protect public welfare, practitioners must also act on the data provided by routine outcome monitoring. Using feedback informed treatment and deliberate practice therapists can both enhance their responsiveness to individual clients and continuously improve their outcomes. Challenges of implementation are discussed. A case study of an agency that successfully adopted routine outcome monitoring coupled with deliberate practice using best practices gleaned from the implementation science literature is offered.
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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 | 0,312 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,031 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».