La recherche praxéologiqueau service du clinicien : l’exemplede l’évaluation globale en psychothérapie
Bibliographic record
Abstract
Pourquoi existe-t-il un si grand fossé entre les découvertes scientifiques en psychologie et la pratique professionnelle? Ces deux domaines ne devraient-ils pas s’alimenter mutuellement? La mission première de la science n’est-elle pas d’être au service de la pratique professionnelle? La pratique ne peut-elle être une source d’enseignement pour le monde scientifique? Cet article présente une approche novatrice, la recherche praxéologique. Cette approche à la première personne comporte deux buts : celui de généraliser des connaissances issues de l’observation de la pratique et celui d’améliorer ladite pratique du chercheur-acteur. En ce sens, elle nourrit simultanément la recherche et la pratique. Dans la présente étude, j’ai entrepris une démarche dans laquelle l’observation de mes actions professionnelles reposait sur un questionnement personnel porté dans le cadre de ma thèse doctorale : comment intégrer la psychologie positive au diagnostic psychologique? Cette démarche a abouti à la conceptualisation d’un modèle personnel d’évaluation globale en psychothérapie et à une amélioration de ma manière de m’y prendre pour évaluer la problématique de mes clients. Cet article situe le contexte théorique de la psychologie positive et de l’évaluation globale en psychothérapie. Il présente la recherche praxéologique dont le participant principal est le chercheur-acteur qui s’auto-observe dans l’action. Enfin, il donne un aperçu des résultats de la recherche : un modèle personnel des principes d’action qui guident mon évaluation en psychothérapie.
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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 | 0.098 | 0.133 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".