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Enregistrement W3098314857 · doi:10.1080/02650533.2020.1835846

Make every session count for clients! Rethinking clinical social work practice from Single Session Therapy (SST): A case illustration of Emotion-Focused Therapy (EFT)

2020· article· en· W3098314857 sur OpenAlex
Eunjung Lee, Marley Tratner

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)AllianceMental healthPsychologySocial workPsychotherapistIntervention (counseling)Single-subject designParadigm shiftService delivery frameworkApplied psychologyMedical educationService (business)MedicineComputer sciencePsychiatryBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Re-thinking a service delivery paradigm within a single session therapy (SST) framework inevitably changes the ways we consider the therapeutic process – making each session count! In clinical practice, this means (1) the rapid development of therapeutic alliance and (2) the life of the therapy process, from assessment to intervention to evaluation condensed into a single session. To illustrate, this article analyzes the fully transcribed one of the master tapes in Emotion-Focused Therapy where chair work is demonstrated in a single session, and finds six processes in SST: (1) history taking; (2) formulation; (3) contracting; (4) working-through change; (5) evaluation; and (6) preparing for exit. A micro-analysis of the single session details how the therapist manages multiple tasks in SST. This analysis helps social workers to re-think service delivery and attrition rates in community mental health settings to enhance health equity and the provision of socially just mental health services.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,284 · 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