Passing tests and using one's attitude to help patients overcome their pathogenic feelings of guilt and shame
Notice bibliographique
Résumé
Guilt and shame are emotions that, albeit subjectively negative, help humans adapt to their social environment. However, in some cases, there are pathogenic beliefs, shaped over the lifespan that sustain them and make them a source of psychopathological suffering. In this paper we will first briefly show how Control-Mastery Theory (CMT) considers several types of pathogenic beliefs shaped by traumatic experiences that underly chronic feelings of guilt and shame. We then focus on a clinical case of Livia, a 28 year-old woman with relational and academic problems suffering mainly from two such types of pathogenic beliefs: burdening guilt and disloyalty guilt. We describe how a) Livia was driven by adverse and traumatic experiences to form some of these pathogenic beliefs, b) how she tested the therapist in order to discover whether he would disconfirm these beliefs, and c) how the therapist was able to successfully pass these tests and provide her with new and healthier interpersonal experiences. The case of Livia will highlight therapists' ability to accurately formulate patients' goals, pathogenic beliefs-including types of guilt- and shame-related beliefs-and traumas. Moreover, the case will illustrate how therapists can pass patients' tests and adopt the right attitude to help patients disprove their pathogenic beliefs and overcome problematic experiences of guilt and shame.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».