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Enregistrement W4414196409 · doi:10.1521/jsyt.2024.43.4.39

Transforming Family Dynamics: A Qualitative Multicase Study of Socioculturally Attuned Family Therapy for Excessive Technology Use in Diverse Family Systems

2024· article· en· W4414196409 sur OpenAlexvenueno aff
Ezra N. S. Lockhart

Notice bibliographique

RevueJournal of Systemic Therapies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournaling file systemFamily therapyFamily systemsPsychological interventionSystemic therapyQualitative researchCultural diversityFamily systems theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This multicase study explores how socioculturally attuned family therapy addresses excessive technology use within diverse families, guided by Knudson-Martin et al. (2019). Three racially and culturally distinct family systems comprised of Euro-American, Indian-American, African-American, and Latinx members, with 13 individuals aged 5 to 52, participated in six 90-minute systemic therapy sessions. Interventions were derived from Bowen Family Systems and feminist family therapy. Data from videorecorded sessions, therapist notes, and journaling were thematically analyzed. Treatment outcomes were evaluated through orders of change (e.g., first-, second-, and third-order) central to systemic therapy. Key themes included empowerment, collaboration, emotional expression, and cultural sensitivity. Second-order changes, reflecting structural shifts in family subsystems, roles, and communication, were most frequent. First-order changes involved surface behavioral adjustments like reduced technology use. Third-order changes, though rare, indicated profound redefinition of cultural values in one family. Despite limitations, including small sample size and lack of long-term follow-up, findings support the effectiveness of socioculturally attuned systemic therapy. Future research should incorporate longitudinal designs with larger samples.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
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