Formulación de caso en Terapia Focalizada en la Emoción: Del trabajo con marcadores y la facilitación del proceso, a la co-creación de un foco terapéutico
Bibliographic record
Abstract
El modelo de formulación de caso (FC) en Terapia Focalizada en la Emoción (TFE) refleja el modo óptimo de trabajar de un terapeuta, que aplica los principios de este modelo. En ese sentido, pone de relieve el peso de las competencias perceptuales del clínico, que debe ser capaz de detectar e identificar los marcadores y micro-marcadores que permiten responder a la experiencia emocional del cliente en el momento y dentro de la sesión. E igualmente afirma la necesidad de contar con una estructura conceptual que dé soporte a la co-construcción de un foco terapéutico, de modo tal que el cliente gane agencia respecto a sus propias dificultades, y ofrezca al terapeuta una guía respecto a cuál es la base emocional de esas dificultades y cómo trabajar con ellas. Por otra parte, se pone de manifiesto el carácter humanista y constructivista de este enfoque, haciendo patente el rol del cliente como experto en su propia experiencia, y el del terapeuta como experto en procesos, que pone su competencia de formulación al servicio del cliente. Se presenta el modelo general de FC en TFE en términos de sus fases y pasos, y se abordan los aspectos epistemológicos y teóricos más relevantes: el encaje de la noción de formulación en una terapia humanista-experiencial, y la naturaleza abductiva del tipo de razonamiento a través del cual el terapeuta realiza inferencias.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".