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Enregistrement W4392002068 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1240842

Resisting wh-questions in business coaching

2024· article· en· W4392002068 sur OpenAlexaff
Frédérick Dionne, Melanie Fleischhacker, Peter Muntigl, Eva-Maria Graf

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftAustrian Science FundNational Research Foundation
Mots-clésPresuppositionConversation analysisResistance (ecology)CoachingPsychologyAction (physics)Deontic logicSet (abstract data type)TerminologyConversationSocial psychologyLinguisticsCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This study investigates clients’ resisting practices when reacting to business coaches’ wh-questions. Neither the sequential organization of questions nor client resistance to questions have yet been (thoroughly) investigated for this helping professional format. Client resistance is understood as a sequentially structured, locally emerging practice that may be accomplished in more passive or active forms, that in some way withdraw from, oppose, withstand or circumvent various interactional constraints (e.g., topical, epistemic, deontic, affective) set up by the coach’s question. Procedure and methods Drawing on a corpus of systemic, solution-oriented business coaching processes and applying Conversation Analysis (CA), the following research questions are addressed: How do clients display resistance to answering coaches’ wh-questions? How might these resistive actions be positioned along a passive/active, implicit/explicit or withdrawing/opposing continuum? Are certain linguistic/interactional features commonly used to accomplish resistance?. Results and discussion The analysis of four dyadic coaching processes with a total of eleven sessions found various forms of client resistance on the active-passive continuum, though the more explicit, active, and agentive forms are at the center of our analysis. According to the existing resistance ‘action terminology’ (moving away vs. moving against), moving against or ‘opposing’ included ‘refusing to answer’, ‘complaining’ and ‘disagreeing with the question’s agenda and presuppositions’. However, alongside this, the analysis evinced clients’ refocusing practices to actively (and sometimes productively) transform or deviate the course of action; a category which we have termed moving around.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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