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Enregistrement W3158761415 · doi:10.14288/1.0396933

Therapeutic enactment : a case study of the experience of a Canadian military veteran

2021· article· en· W3158761415 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Stuart Kerr

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePublic relationsBusinessPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the literature on therapeutic treatments for military personnel who have suffered an operational stress injury or PTSD from active duty focuses on individual therapy models. While models of group therapy for military veterans do exist, limited understanding of the impact of their process is known, particularly with Canadian military veterans. This study attempts to understand the experience of one particular type of group therapy called Therapeutic Enactment (TE) through the lens of a Canadian Armed Forces veteran. A case study research design was employed for this study. The participant of this study was a male, Canadian military veteran who had suffered an operational stress injury related to his role in the military and had completed at least one prior Therapeutic Enactment in relation to this difficulty. Data was collected through a 1-hour semi-structured, open-ended interview with a participant via a virtual recorded interview over Zoom. The results of the study were analyzed using the six-phase process of thematic analysis from Braun and Clarke (2006). Four main themes, each with two or three subthemes emerged from this data analysis. The four major themes were: 1) Trust, 2) Beneficial aspects of Therapeutic Enactment, 3) Challenges in Therapeutic Enactment, and 4) Recommendations for future Therapeutic Enactments. This study contributes to our overall understanding of how Therapeutic Enactment is experienced and gives guidance for practical application for clinicians. Implications for future research are also discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0480,013
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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