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Enregistrement W4406153640 · doi:10.3390/bs15010054

Does Caregiver Engagement Predict Outcomes of Adolescent Wilderness Therapy?

2025· article· en· W4406153640 sur OpenAlexaff
Joanna E. Bettmann, Naomi Martinez Gutierrez, Anna Jolley, Laura Mills

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildernessPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing research shows some links between wilderness therapy outcomes and familial functioning. However, wilderness therapy programs do not agree on what kind of caregiver involvement is required to improve adolescent program outcomes, nor has research examined different types of family engagement and their impact on adolescent treatment outcomes. Thus, the present study explored the research question: Does caregiver engagement in adolescent wilderness therapy foster improved outcomes? The study sample consisted of 4067 adolescent wilderness therapy clients from 12 different wilderness therapy programs. Using standardized measures and multilevel structural equation modeling, the authors found that caregiver program participation significantly predicted adolescent mental health outcomes of the program, suggesting that the more caregivers were involved in family interventions during the program, the more likely their adolescent child was to improve in the program. The study also found that greater caregiver effort predicted greater mean change in adolescent mental health outcomes of wilderness therapy. This study suggests the importance of enhancing familial interventions in adolescents' wilderness therapy programs in order to improve adolescent outcomes. Given findings from this study, wilderness therapy programs should consider expanding the ways that they involve families in treatment in order to optimize adolescent outcomes.

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)0,000
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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