Clients’ Depth of Experiencing and Narrative-Emotion Processes in Psychotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Studies of narrative-emotive processes and clients’ depth of experiencing in psychotherapy have gained prominence over the past decades. While their process rating measures have been shown to be associated with positive treatment outcomes, no studies to date have compared them. To address this gap, the current methodological study sought to test the relationship between them: narrative-emotive processes were measured by the Narrative-Emotion Process Coding System (NEPCS) 2.0 and experiencing processes by the Experiencing scale (EXP scale) in a sample of 40 video-recorded sessions of highly expert therapists selected from seven brief psychotherapy modalities. Multilevel regression analyses were performed to capture the relationship between the problem markers, transition markers, change markers, and the depth of experiencing. As hypothesized, we found that the frequency of the three NEPCS subgroups significantly and positively predicted the seven EXP levels. The qualitative analysis showed substantial variability between therapists in EXP frequencies and a higher frequency of transition markers, followed by the problem and change markers. Both measures captured how change occurs. However, while the EXP focused on emotional awareness, the NEPCS was broader and captured the degree of narrative-emotional integration. The EXP scale could be more sensitive in identifying variability between therapists than the NEPCS scale.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».