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Enregistrement W4210902952 · doi:10.1002/jclp.23322

Case formulation of interpersonal patterns and its impact on the therapeutic process: Introduction to the issue

2022· article· en· W4210902952 sur OpenAlexaff
Kenneth L. Critchfield, Francesco Gazzillo, Uëli Kramer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationPsychologyInterpersonal communicationSession (web analytics)Process (computing)SalientPsychotherapistTherapeutic relationshipPersonalityInterpersonal relationshipManagement scienceEngineering ethicsEpistemologySocial psychologyCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authors included in this issue of the Journal of Clinical Psychology: In-Session come from diverse theoretical orientations but discuss methods of case conceptualization that share these assumptions: (1) that interpersonal patterns are salient to a good understanding of patient personality and problems and (2) that an individual formulation is helpful in responsively tailoring in-session processes to meet therapeutic goals. We believe these assumptions resonate with many practitioners working across settings, levels of severity, and theoretical orientations. Each author offers an overview of theory as well as a detailed case description that emphasizes the implications of each formulation for the subsequent process of therapy. A final paper provides commentary across the source papers. The issue is thus evocative not only about clinical practice issues but also of underlying theory. It speaks to the challenges and possibilities of transtheoretical integrated practice and research within our focal domain of common interest, interpersonal relationships.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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