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Enregistrement W4385409280 · doi:10.1080/10503307.2023.2240949

Culture matters: Chinese mental health professionals’ fear of losing face in routine outcome monitoring

2023· article· en· W4385409280 sur OpenAlexaff
Zhuang She, Hui Xu, Gina Cormier, Martin Drapeau, Barry L. Duncan

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudePsychologyModerationPerspective (graphical)Coping (psychology)Mental healthFace-to-faceSelf-efficacyFace (sociological concept)Clinical psychologySocial psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The culturally salient fear of losing face might influence Chinese therapists' attitudes toward and use of routine outcome monitoring (ROM). We tested a model wherein self-face concern is associated with ROM use by way of attitudes toward ROM, and whether this process is weakened when therapists report high counseling self-efficacy and perspective-taking. METHOD: = 371) completed questionnaires on their fear of losing face, attitudes toward ROM, ROM use, counseling self-efficacy, and perspective-taking. RESULTS: Regression-based analyses showed that fear of losing face was linked to greater negative attitudes toward ROM and lower ROM use. Greater negative attitudes mediated the relationship between fear of losing face and ROM use. However, neither counseling self-efficacy nor perspective-taking mitigated the relationship between self-face concern and ROM use; instead, they exacerbated this relationship through different paths. In the mediated pathway, counseling self-efficacy in coping with clients with difficult problems interacted with self-face concern to predict negative attitudes toward ROM. Perspective-taking served as a moderator that exacerbated the direct relationship between self-face concern and ROM use. CONCLUSIONS: Findings suggest the importance of considering culturally salient factors in implementing ROM in China and other non-Western contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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