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Record W3062356431 · doi:10.51656/psycause.v8i2.20127

Les attitudes et la présence dans l'expérience de la relation d'aide par vidéoconférence

2019· article· fr· W3062356431 on OpenAlexaffvenue
Andréanne Simard, Alexane Baribeau-Lambert, Andrée-Anne Beaudoin-Julien, Frédéric Grondin, Philip L. Jackson

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPsychology of Social Influence
Canadian institutionsCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré les études rapportant l’efficacité de la téléthérapie, cette méthode reste sous- utilisée. Cela peut s’expliquer par des attitudes négatives concernant la téléthérapie. Plusieurs éléments d’une séance de téléthérapie peuvent différer d’une séance en face-à-face. La présence, soit l’impression d’être plongé dans l’interaction avec une autre personne dans un même environnement, est un aspect important des interactions thérapeutiques. L’objectif de cette étude est de mesurer les différences possibles d’attitudes et de présence en fonction d’un contexte de thérapie en vidéoconférence ou en face-à-face, ainsi que l’existence d’une relation entre les attitudes et la présence. Les participants sont vingt-neuf étudiant(e)s universitaires ayant de l’expérience en relation d’aide. En dyade, ils ont pris part à une séance de relation d’aide en vidéoconférence et une en face-à-face, pour lesquelles le rôle de thérapeute ou de client leur a été attribué au hasard. Les résultats suggèrent que, pour tous les participants, les attitudes (OCAS/FCAS) sont moins favorables et que la présence (ETV) est moins élevée dans le contexte de thérapie par vidéoconférence en comparaison avec la condition face-à-face. Une association forte entre la présence et les attitudes est également observée. Ces résultats permettent d’orienter les recherches futures vers l’optimisation de l’utilisation de la téléthérapie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.127
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
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