IPV Perpetrator Groups: Client Engagement, and the Role of Facilitators
Notice bibliographique
Résumé
Based on the emerging literature being developed in Motivational Interviewing that suggests certain group process factors and facilitator attributes predict treatment outcomes, this study sought to investigate the relationship between both client and facilitator ratings of the batterer intervention group experience. This study presents data from 16 group facilitators drawn from five agencies and 175 clients being served by these facilitators. The data gathered included both facilitator ratings of clients (i.e., Group Engagement Measure-GEM) and client ratings of facilitators and the group experience (i.e., Client Rating of Facilitator-CRF, Client Perceived Benefits of Group-CPBG). Results indicate that facilitators rated clients as being engaged in the group process across all the domains assessed by the GEM and that clients viewed the facilitators and group experiences favorably as assessed by the CRF and CPBG. There was no significant correlation between the GEM and CRF or the GEM and CPBG, but there was a strong, positive correlation between the CRF and CPBG. The results here support previous research findings suggesting a strong correlation between client engagement in the therapeutic process, based on their perception of the facilitator, and their perceived benefits of the group experience. Implications of the findings for improving empirical investigations of the batterer intervention group experience were explored and discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».