Bibliographic record
Abstract
Le comportement d'un thérapeute peut influencer le succès du processus thérapeutique des patients. Cette étude vise à examiner si deux aspects comportementaux de stagiaires thérapeutes –les compétences interpersonnelles et les modes de réponse verbaux (VRM) –ont influencé les processus de la thérapie. Les compétences interpersonnelles et les VRM des stagiaires ont été comparés par intervalle de deux minutes précédant soit les niveaux de l'approfondissement de l'expérience émotionnelle du client (N = 30), soit les niveaux d'expérience émotionnelle invariables (N = 30). Les résultats ne montrent pas de relation entre les compétences interpersonnelles et les VRM, ni selon l'expérience émotionnelle du patient. Bien que les compétences des stagiaires ne sont pas liées à l'approfondissent de l'expérience, cette étude fournit des informations concernant les compétences que les stagiaires emploient avec les patients pendant leur première année d'entraînement clinique. Les défis de la recherche dans ce domaine, les limitations de l'étude et les perspectives actuelles pour les études futures sont discutées.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".