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Enregistrement W4411053057 · doi:10.1080/10503307.2025.2506653

Group Leader and Member Here-and-now Focus and Therapeutic Factors: A Linguistic Inquiry and Word Count Analysis

2025· article· en· W4411053057 sur OpenAlexafffund
Rayna D. Markin, Dennis M. Kivlighan, Cheri L. Marmarosh, Sabrina Ge, David Kealy, Paul L. Hewitt

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyFocus (optics)Word (group theory)LinguisticsFocus groupPsychotherapistSocial psychologySociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Yalom (1985) believed that working in the here-and-now of the group is essential to facilitating the "therapeutic factors" necessary for a successful outcome. Yet, we currently lack research examining whether a here-and-now in-session focus predicts the therapeutic factors, as theorized. METHODS: (LIWC) analysis to assess group member and leader in-session here-and-now focus by analyzing words spoken in a session. RESULTS: The results suggest that when group leaders use more here-and-now words in a speaking turn, group members use more here-and-now words in the subsequent speaking turn. However, contrary to expectation, group leaders and group members "matching" on here-and-now language in a session did not predict more therapeutic factors in between sessions, but rather less social learning. Instead, how consistent or variable group members or leaders were in their here-and-now focus generally predicted more therapeutic factors. CONCLUSION: These results suggest that LIWC may be a promising vehicle to assess here-and-now language in group therapy sessions and that a here-and-now in-session focus has a complex relationship with the therapeutic factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,340 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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