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Enregistrement W4309190849 · doi:10.1177/00110000221136218

Differences Between Canadian Psychological Association Nonmember and Member Counseling Psychologists

2022· article· en· W4309190849 sur OpenAlexaffabout
Robinder P. Bedi, Kesha Pradhan

Notice bibliographique

RevueThe Counseling Psychologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounseling psychologyPsychologyAssociation (psychology)LicensureExploratory researchProfessional associationCounselor educationClinical psychologyCounselling psychologyApplied psychologyPsychological counselingMedical educationHigher educationPsychotherapistMedicinePublic relationsSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generalizations about Canadian counseling psychologists have been based on research that samples members of the Canadian Psychological Association (CPA), leading to questions about the extent to which this portrayal of the profession is accurate. In this exploratory study, answers to a 61-item questionnaire representing 86 variables were compared between 78 Canadian counseling psychologists who were members of the CPA and 107 Canadian counseling psychologists who were not members of the CPA. Inferential analyses found that CPA-member and nonmember counseling psychologists differed significantly on 11 of the 86 variables assessed, indicating that the currently available portrayal of Canadian counseling psychologists used by licensure bodies, professional associations, academic programs, instructors, and researchers is not wholly accurate. Reliance on inaccurate information about the profession can hinder the future development of Canadian counseling psychology as its members strive to meet the needs of counseling psychology students, counseling psychology professionals, and the populations they serve.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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