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Enregistrement W4408098445 · doi:10.2196/66399

Mapping the Evidence on Compassion Skills in Applied Behavior Analysis: Protocol for Scoping Review

2025· review· en· W4408098445 sur OpenAlexvenueno aff
Daniele Nunes Longhi Aleixo, Daiton Junior Martins de Souza, Stela Regina Pedroso Vilela Torres de Carvalho, Márcia Regina Furlani, Cíntia Canato Martins, Emerson Roberto dos Santos, João Daniel de Souza Menezes, Matheus Querino da Silva, Sônia Maria Maciel Lopes, Marcos Sanches Rodrigues, Natália Almeida de Arnaldo Silva Rodriguez Castro, Helena Landim Gonçalves Cristóvão, Josimerci Ittavo Lamana Faria, Vânia Maria Sabadoto Brienze, Alba Regina de Abreu Lima, Patrícia da Silva Fucuta, Denise Cristina Mós Vaz-Oliani, Neide Aparecida Micelli Domingos, Maria Cristina de Oliveira Santos Miyazaki, Gerardo Maria de Araújo Filho, Júlio César André

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintProtocol (science)PsychologyCompassionApplied psychologyMedical educationComputer scienceMedicineAlternative medicineWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Applied behavior analysis (ABA) is a scientific approach that applies principles of learning and motivation to assess, design, implement, and evaluate social and environmental modifications to produce meaningful changes in human behavior. It has been widely used in various settings, particularly in the treatment of individuals with autism spectrum disorders and other developmental disabilities. Recently, compassion has emerged as a topic of growing scientific interest within ABA. To improve socially relevant behaviors, it is essential to explore how behavior analysts can provide maximum support to clients and promote significant changes through compassionate care. Although compassion skills have been studied by ABA researchers, the literature still presents gaps in understanding how these skills can be effectively integrated into ABA practice. OBJECTIVE: This study aimed to map, identify, and provide data available in the existing literature on compassion skills and applied behavior analysis. METHODS: This scoping review will follow the methodological framework of Arksey and O'Malley with previously proposed refinements. The search strategy will use combinations of descriptors and their synonyms according to the Health Sciences Descriptors and MeSH (Medical Subject Headings) terms, using the PCC (population, concept, and context) mnemonic, combined with the Boolean operators AND Mesh OR. The electronic databases to be searched include Embase, Index Psicologia, Lilacs, PubMed, Scopus, and Web of Science. Studies published between 2020 and 2024 in English, Portuguese, and Spanish will be included. Two independent reviewers will screen titles, abstracts, and full texts, with a third reviewer resolving any disagreements. RESULTS: As this is a protocol, results are pending. The review will synthesize definitions of compassion in ABA, map compassionate skills, analyze existing interventions, and identify outcomes associated with compassionate ABA practice. CONCLUSIONS: This scoping review is expected to contribute to the evolution of ABA toward a more compassionate and holistic approach, potentially leading to improved outcomes for clients and practitioners. The findings may inform the development of compassion training programs and influence care policies in ABA. TRIAL REGISTRATION: OSF Registries 10.17605/OSF.IO/F3A6H; https://osf.io/f3a6h. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/66399.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,895
Tête enseignante GPT0,730
Écart entre enseignants0,165 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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