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Enregistrement W614002363

Differences in the Utilization of Therapeutic Use of Self by Occupational Therapists in Military and Civilian Settings

2010· article· en· W614002363 sur OpenAlexvenueno aff
Gill Cj

Notice bibliographique

RevueSound Ideas (University of Puget Sound) · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitary personnelMedicinePsychologyPsychotherapist
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the implementation of therapeutic use of self, and the factors that may influence that implementation in military and civilian settings, as described by occupational therapists who have experience in both settings. A semi-structured qualitative design was used to interview two practicing occupational therapists. Analysis of the audio transcripts resulted in two themes on the comparison of implementation of therapeutic use of self in military and civilian settings: Knowing your Population (identifying differences between the military and civilian settings) and Some Things Do Not Change (identifying similarities between the military and civilian settings). Factors influencing the implementation of therapeutic use of self in the military setting included the themes of The Military Medical System, The Military Structure and Purpose, and The Importance of Intimately Knowing about the Military as a Military Practitioner. Many of the underlying concepts of therapeutic use of self agreed with previous literature and theoretical concepts regarding therapeutic use of self. This was the first study investigating differences between military and civilian settings. Implications of this study are that a therapist should know his or her client base, be prepared to employ many means of creating rapport and promoting “buy-in,” and become familiar with the client population language or jargon. The military as a community unto itself has a distinct language, jargon, and culture that influence the implementation of therapeutic use of self.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,575

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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