L’empathie dispositionnelle du psychothérapeute : liens avec la personnalité et la mentalisation
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse a pour but de mieux comprendre le fonctionnement empathique d’un point de vue dispositionnel chez les psychologues/psychothérapeutes. Le premier objectif spécifique vise à explorer les différences interindividuelles des cliniciens sur le plan de l’empathie dispositionnelle en lien avec d’autres caractéristiques personnelles. Pour ce faire, une étude utilisant des questionnaires autorapportés a été faite en ligne auprès d’un échantillon de psychologues/psychothérapeutes (N = 376). Dans un premier temps, des analyses de profils latents ont pu regrouper les répondants sur la base de leurs patrons de réponses au Questionnaire d’empathie dispositionnelle (IRI; Interpersonal Reactivity Index). Ces analyses ont révélé une solution optimale composée de quatre profils distincts auxquels des étiquettes ont pu être attribuées afin de mieux illustrer leur caractère: 1) Immersion empathique (35%), 2) Rationnel empathique (20%), 3) Insécure/Centré sur soi (35%), 4) Désengagé/Détaché (10%). Puis, ces profils ont pu être associés à d’autres dispositions personnelles telles que des caractéristiques démographiques, professionnelles et psychologiques à l’aide d’analyses de régression multinomiales. En général, les profils ne présentent pas de différences significatives en ce qui concerne les caractéristiques démographiques et professionnelles, mais se distinguent davantage par des aspects psychologiques tels que le style d'attachement, les traits de personnalité du modèle à cinq facteurs et le narcissisme vulnérable. Les résultats sont discutés à la lumière de la littérature sur l’empathie comme une disposition de base et les liens avec les autres caractéristiques de la personnalité. Le deuxième objectif spécifique de la thèse vise à explorer la relation entre le fonctionnement empathique des thérapeutes et leur capacité de mentalisation dans une tâche analogue de nature clinique. À cet effet, le Mental States Task (MST), un questionnaire autorapporté mesurant la mentalisation lors d’une tâche, a été adapté avec des vidéos mettant en scène un client fictif. Cela a permis aux participants de s’immerger de façon imaginaire dans la peau du thérapeute en psychothérapie. Un échantillon de 183 psychologues/psychothérapeutes ont pu compléter la tâche de mentalisation en ligne. Des analyses de variance ont pu révéler des différences de moyennes sur le plan de la mentalisation entre les profils identifiés dans le premier objectif de cette thèse. Plus précisément, les thérapeutes des profils Immersion empathique et Rationnel empathique avaient significativement des moyennes de mentalisation plus élevées que les thérapeutes des profils Insécure/Centré sur soi et Désengagé/Détaché. De plus, des analyses de régressions ont été faites afin d’examiner les relations entre les dimensions de l’empathie dispositionnelle et la mentalisation mesurée dans la tâche clinique analogue. La prise de perspective ainsi que la détresse personnelle sont ressorties comme des prédicteurs significatifs de la mentalisation. Ces résultats ont permis d'approfondir la compréhension des divergences observées au niveau des moyennes des profils. Les conclusions du deuxième objectif de la thèse sont discutées en tenant compte de la littérature sur la mentalisation du psychothérapeute. Les conclusions de la présente thèse apportent des connaissances pertinentes et enrichissantes tant pour les cliniciens que pour les chercheurs. En effet, elle suscite des réflexions quant aux différences de fonctionnement empathique chez les thérapeutes et les influences possibles sur la pratique. Finalement, elle soutient l’importance d’étudier le thérapeute en tant que variable inhérente au processus thérapeutique et certainement liée avec l’efficacité de la psychothérapie.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".