Reciprocal language style matching: Indicator or facilitator of therapeutic bond
Notice bibliographique
Résumé
Objective The tendency to linguistically synchronize is an adaptive and prosocial process observed in verbal and written communication. Research in therapeutic contexts has primarily conceptualized reciprocal language style matching (rLSM; i.e., similarity of function words) as indicating the therapeutic relationship. However, in non-therapeutic contexts, rLSM has been conceptualized as facilitating relationship formation and maintenance. The aim of the present study was to examine if an indication model or facilitation model provided a better explanation for the association between rLSM and the therapeutic bond.Methods Online text-based crisis-counseling sessions (N = 350) with clients in suicidal crisis were coded for rLSM and therapeutic bond. To examine and compare the indication and facilitation models, we used random intercept cross-lagged panel models.Results The association between rLSM and therapeutic bond was better explained by the facilitation model (i.e., rLSM predicting bond) than the indication model (i.e., rLSM co-occurring with bond). However, a model that included (a) rLSM predicting therapeutic bond and (b) the cross-sectional association between therapeutic bond and rLSM was the best fit.Conclusions Our findings indicate that rLSM may play a role in establishing the therapeutic relationship and be reflective of the client-counselor relationship. Implications for counseling practice are discussed.
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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 | 0,008 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».