Can asking people on probation about their strengths improve affect, alliance, engagement, motivation and prosocial identity?
Notice bibliographique
Résumé
Forensic psychology has historically focused on assessing and managing deficits that contribute to offending. Recently, there has been a push across fields towards focusing on strengths in both assessment and treatment, which may have therapeutic benefits for clients (e.g. emotional well-being, positive identity, therapeutic alliance). As this has yet to be tested, we conducted a pre-registered experiment to examine the effects of strength- and risk-focused interviews on a number of therapeutic process variables. A sample of individuals on probation were randomly assigned to have a strength-focused ( n = 51) or risk-focused interview ( n = 50). Immediately after and 1 month later, participants completed measures of affect, alliance, engagement, motivation to change and identity. Contrary to our pre-registered hypotheses, participants who had a strength-focused interview did not report more positive affect ( p = .46, η 2 [95% CI] = .027 [.000, .077]), a stronger alliance with the interviewer ( p = .92, η 2 [95% CI] = .005 [.000, .051]), more engagement ( p = .58, η 2 [95% CI] = .020 [.000, .071]), or greater readiness to change ( p = .19, η 2 [95% CI] = .061 [.000, .092]) than those having a risk-focused interview immediately or 1 month later. However, participants who had a strength-focused interview perceived themselves as less likely to reoffend in the future ( p = .02, η 2 [95% CI] = .051 [.000, .154]), which remained significant 1 month later when we controlled for interviewer adherence to condition ( p = .04, η 2 [95% CI] = .052 [.000, .17]). We offer minimal initial support for the unique benefits of strength-focused (vs. risk-focused) interviews. Future research should use larger samples with adequate power to detect small effects and examine if strength-focused interviews are beneficial for culturally and linguistically diverse groups.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».