Therapeutic enactment : a case study of the experience of a Canadian military veteran
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».