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Making Sense of Client Data: Clinical Experience and Confirmationism Revisited

2006· article· en· W335635667 sur OpenAlexaff
Ingrid E. Sladeczek, Frank Dumont, Chantal A. Martel, Anastasia Karagiannakis

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychotherapy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariate analysis of variancePsychologyThink aloud protocolAffect (linguistics)Situational ethicsPraxisSocial psychologyVariance (accounting)Clinical psychologyApplied psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine if the order in which case file material is presented to clinicians and length of clinical experience affect clinical judgment. Using think-aloud procedures, 36 clinicians (trainees and veterans) diagnosed the case files of a middle-aged hospital outpatient. In one version, a neutral but vivid datum was placed near the start; in the second version it was placed toward the end. Protocols generated were coded on the dependent variables, confirmation and disconfirmation of earlier inferences, and dispositional and situational inferences. MANOVA results indicate that there is an interactive order-by-experience effect on proportion of confirmatory inferences articulated by participants. Other analyses indicate that order of information presentation but not level of practitioner experience is related to the variance in the proportion of contextual and dispositional inferences articulated by participants. Implications for praxis and for training programs are examined.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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