Bibliographic record
Abstract
Leslie S. Greenberg, Professor für Psychologie an der Universität von Toronto, ist Autor grundlegender Texte zu emotionsfokussierten Behandlungsansätzen und begründete die Emotionsfokussierte Psychotherapie. Das Buch gliedert sich nach der allgemeinen Einführung zum Thema Emotionsfokussierte Therapie inweitere fünf Kapitel: Geschichte, Theorie, Therapeutischer Prozess, Evaluation sowie Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. Die emotionsfokussierte Therapie (EFT) stützt sich auf eine genaue und sorgfältige Analyse dessen, was Emotionen für menschliches Erleben und für Veränderungsprozesse im Rahmen einer Psychotherapie bedeuten und welchen Anteil sie daran haben. Die EFT ist ein neohumanistischer, erlebensorientierter Therapieansatz, der im Sinne der modernen Emotionstheorie und der affektiven Neurowissenschaften neu formuliert wurde. Das ausführlichste Kapitel ist dem "Therapeutischen Prozess" gewidmet. Positiv fiel mir die strukturierte und konkrete Beschreibung des Behandlungsablaufs auf. Die Behandlung nach den Grundsätzen der EFT unterteilt sich in drei Phasen: die Phase der Verbundenheit und des Gewahrseins, die mittlere Phase mit Evozieren und Erkunden, die Transformationsphase, in der neue Emotionen generiert und neue narrative Bedeutungen geschaffen werden. Jede dieser Phasen gliedert sich wiederum in eine Reihe von Schritten, die den Behandlungsverlauf skizzieren. Der Autor erläutert in einem verständlichen Stil, dass die tiefgreifendsten Veränderungen durch die Verlagerung zu primären Emotionen und ihre Verwendung als Ressource zustande kommen. Veränderung der Emotionen sieht er daher als Schlüssel zu nachhaltigen kognitiven und verhaltensbezogenen Veränderungen. Statt auf "Ich denke, also bin ich" basiert die EFT auf der Vorstellung "Ich fühle, also bin ich". Er untermauert dies mit zahlreichen informativen Fallbeschreibungen. Die Fallbeschreibungen stützen sich auf Prozessdiagnosen, die Entwicklung eines Fokus, die Identifizierung von Markern und die thematische Entwicklung. zeigt auch Hindernisse und Probleme bei der Arbeit mit dem EFT-Ansatz auf. Kapitel 5 befasst sich mit der Evaluation der EFT. Eine Reihe von randomisierten klinischen Studien belegt die Wirksamkeit des EFT-Ansatzes in Einzeltherapie bei Depressionen. Die EFT ist eine effektive Methode zur Behandlung von Folgezuständen nach traumatischen Erlebnissen und Missbrauchsereignissen. Bei Partnerschaftsproblemen ist die emotionsfokussierte Paartherapie nachweislich ein effektives Verfahren. Ich hätte mir noch Angaben zur Sitzungsfrequenz und -dauer gewünscht. Kapitel 6 gibt einen "Ausblick auf künftige Entwicklungen". Dem Autor ist es offensichtlich ein besonderes Anliegen, auf den achtsamen und wertschätzenden Umgang in der EFT hinzuweisen. Besonders bewegt hat mich seine Vision, die EFT einer breiter gefächerten Anwendung zur Verfügung zu stellen, also in Formvon Präventionsprogrammen für Kinder, Jugendliche, junge Erwachsene, Eltern, Lehrern und Managern sowie die Einführung einer EFT-Ausbildung an Hochschulen und im Rahmen von Forschungspraktika. Das wäre wünschenswert. Das Buch ist so lebendig geschrieben, dass man gerne weiter und weiter liest. Es unterstützt hilfreich die tägliche therapeutische Arbeit und ist empfehlenswert für alle therapeutisch tätigen Berufsgruppen. Petra Decker, München E-Mail: [email protected]
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.034 |
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".