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Record W3205921998 · doi:10.30820/1664-9583-2021-2-11

Traumbearbeitung in der Jung’schen Psychotherapie

2021· article· de· W3205921998 on OpenAlexaff
Verena Kast

Bibliographic record

VenuePsychotherapie-Wissenschaft · 2021
Typearticle
Languagede
FieldNeuroscience
TopicSleep and Wakefulness Research
Canadian institutionsCanadian Counselling and Psychotherapy Association
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

C. G. Jung gab der Arbeit mit Träumen eine zentrale Bedeutung. Träume geben Hinweise, wohin die Entwicklung gehen könnte, ermöglichen wieder Interesse am Leben, neue Sinnerfahrung, verweisen aber auch auf Verdrängtes. Sie regulieren Emotionen, besonders auch im Zusammenhang mit Beziehungen, und sind auch zentral wichtig für die therapeutischen Beziehung. Jung stellte eine Verbindung zwischen den Tagträumen und dem Traum in der Nacht her, indem er auf die grundlegende Bedeutung der Fantasie, der Imagination, verwies und deren enge Beziehung zu den Komplexen, den dysfunktionalen, emotionsbetonten Beziehungsmustern. Er postulierte, dass wir auch im Wachen unter der Schwelle des Bewusstseins weiter träumen – und dieses Phänomen brachte er in Verbindung mit unbewussten Komplexen. Diese Sicht wird durch aktuelle neurowissenschaftliche Forschungen gestützt, die ein Kontinuum zwischen Tagträumen und dem Träumen in der Nacht sowie eine Beziehung zur Kreativität postulieren und die in einer Analogie zum Verständnis von Imagination und Traum bei Jung gesehen werden können. Für die praktische Arbeit regt dies dazu an, den Nachttraum noch intensiver auch zusammen mit Imaginationen und den entsprechenden Emotionen wahrzunehmen und zu entfalten, und von da aus neue vielfältige Verbindungen mit dem alltäglichen Leben und aktuellen Schwierigkeiten zu erkennen und zu erfahren.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.009
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.047
GPT teacher head0.342
Teacher spread0.295 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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".

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Citations0
Published2021
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