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Enregistrement W4416344989 · doi:10.1080/2692398x.2025.2591970

Believe in Change: Ted Lasso and the Power of Narrative in Therapy

2025· article· en· W4416344989 sur OpenAlexaff
Afarin Rajaei, C. Morton Hanna

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Systemic Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensYorkville University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePower (physics)Lasso (programming language)Feature (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the therapeutic potential of the television series Ted Lasso ;(Apple TV, 2020–2023) through the lenses of narrative therapy and cinematherapy. Drawing on narrative inquiry and systemic analysis, it examines how televised storytelling can inform clinical reflection, relational insight, and emotional transformation. A synopsis of the series introduces readers to its central themes of optimism, leadership, and vulnerability, setting the stage for the narrative analysis that follows. The study identifies three interrelated themes that reflect therapeutic principles: redefining masculinity through emotional openness, promoting leadership rooted in empathy and emotional intelligence, and emphasizing relationships as catalysts for personal growth. A detailed narrative analysis, supported by specific episode and scene references, illustrates how Ted Lasso models systemic change through relational dialogue and vulnerability. By integrating current literature on narrative and film-based interventions, the paper demonstrates how popular media can be used intentionally in therapeutic and educational contexts to promote emotional literacy, reduce stigma, and enhance reflective practice. The discussion and clinical implications sections provide guidance for therapists, clients, and educators seeking to apply media-based interventions within systemic and culturally responsive frameworks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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