Developing process sensitivity: Reply to Wilcox (2024) and Boswell (2024).
Notice bibliographique
Résumé
Wilcox (2024) and Boswell (2024) make a number of important observations about facilitating process sensitivity training, and here, we respond to those suggestions. We postulate that cultivating process sensitivity is complementary, not antithetical, to traditional training in viewing therapy from a theoretical lens, and thus, can serve to enhance, rather than replace one's existing psychotherapy skills. Moreover, we argue that seeing the impact of process adjustments in real time can be a significant motivator for training in process sensitivity since the benefits are more immediately obvious. We further argue that the field can be more thoughtful about the use of simulations in training and the emerging interactive training platforms using video stimuli, since they facilitate exposure to clinical situations in a safe manner. Finally, while learning to identify process markers can play a valuable role in optimizing the timing of interventions, we argue that this pales in comparison to the value of process sensitization as a means of attending to outcome information in the moment ("little outcome"). If successful, this opens up the possibility of developing expertise in psychotherapy, which hitherto was considered not possible. However, these propositions require rigorous testing in studies on training and supervision. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».