The IDEA Framework: Integrating Positive Psychology, Yoga, Hypnotherapy, and Bilateral Stimulation for Safety, Stabilization, and Healing of Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
This article integrates an empowering lens to showcase a multimodal approach that promotes and develops safety, healing, and well-being with a supportive therapist. It describes and explains tenets of positive psychology, yoga, hypnotherapy, and bilateral stimulation to develop client skills to foster safety and healing and consequently, their well-being. Research has shown that these practices can enhance neural connectivity, improve emotional regulation, and reduce stress responses. As a result, safety and stabilization are established for the client. All four of these modalities integrate empowerment and connectedness for the client. The authors also provide examples of integrating the approaches to support clients and their mental health in specific scenarios. This article is the start of a multimodal or scaffolded approach to empower client healing within mental health. The authors provide an acronym, IDEA, which translates to identify (client issue or presenting problem), determine the first approach, engage in integration, and assess and evaluate progress. The IDEA approach can be utilized with one approach at a time or integrate all approaches as necessary. The client’s well-being is prioritized and their ability to heal is emphasized. This article acts as a foundation for future research regarding pathways to safety and healing for well-being. It also provides an evidence-based structure to assist clinicians and clients with their healing of well-being journeys.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».