Transforming Family Dynamics: A Qualitative Multicase Study of Socioculturally Attuned Family Therapy for Excessive Technology Use in Diverse Family Systems
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».