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Enregistrement W4415597870 · doi:10.1080/01933922.2025.2576101

Professional Development in Group Career Counseling: Contribution of Supervisory Interventions During Triadic Clinical Supervision

2025· article· en· W4415597870 sur OpenAlexafffund
Audrey Lachance, Patricia Dionne, Réginald Savard

Notice bibliographique

RevueThe Journal for Specialists in Group Work · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésClinical supervisionPsychological interventionProfessional developmentCareer developmentGroup counselingIntervention (counseling)Counselor educationCareer counselingGroup (periodic table)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative research examines supervisors’ interventions and their role in supporting professional development in group career counseling during triadic clinical supervision. Video recordings of supervision sessions and critical incidents were analyzed. Results highlight how facilitative, prescriptive, conceptual, confrontive, and catalytic interventions were used by supervisors, and how they facilitated or hindered supervisees’ professional development in terms of self- and other-awareness, motivation, and autonomy. Facilitative and prescriptive interventions appeared to be facilitating early in the process. Afterward, mobilizing the 5 intervention types to support reflection in supervision, while taking into account fluctuating motivation, were found to be conducive to professional development.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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