रिपोर्टें कैसे बनाई जाती हैं
ड्राइंग रिपोर्ट को अपना आधार दिखाना चाहिए।
InnerCanvas हर ड्राइंग परीक्षण के लिए समीक्षा की गई साक्ष्य लाइब्रेरी का उपयोग करता है। रिपोर्ट चित्र में दिखाई देने वाली बातों से शुरू होती है, सोचने योग्य बातों को बताती है और सीमाएं स्पष्ट करती है। एक चित्र को कभी निदान नहीं माना जाता।
अवलोकन पहले आता है
एकमात्र मल्टीमोडल मॉडल कॉल स्थान, सापेक्ष आकार, रेखाओं की निरंतरता, कार्य पूर्णता और स्थानिक संबंध जैसी दिखाई देने वाली विशेषताओं को दर्ज करता है, फिर एक सख्त आउटपुट अनुबंध के अंतर्गत रिपोर्ट बनाता है। मॉडल को व्यक्तित्व, निदान, इरादा, इतिहास या संरक्षित विशेषताओं का अनुमान लगाने की अनुमति नहीं है।
प्रति परीक्षण एक साक्ष्य पैक
15 परीक्षणों में से प्रत्येक की अपनी स्रोत रजिस्ट्री, खोज लॉग, दावा कार्ड, सीमाएँ, विरोधी साक्ष्य की समीक्षा और मूल्यांकन मामले हैं। वही कॉल चित्र, चुने गए परीक्षण का स्वीकृत एविडेंस पैक और आउटपुट स्कीमा प्राप्त करता है, और संरचित अवलोकन, प्रीव्यू तथा पूरी रिपोर्ट एक साथ लौटाता है।
साक्ष्य के रूप में क्या मायने रखता है
हम व्यवस्थित समीक्षा, मेटा-विश्लेषण, वैधता और विश्वसनीयता अध्ययन, प्रतिकृति निष्कर्ष और पता लगाने योग्य कार्यप्रणाली स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं। शून्य परिणाम, परस्पर विरोधी निष्कर्ष, जनसंख्या सीमाएँ, संस्कृति, कलात्मक अनुभव और स्कोरिंग अंतर पैक का हिस्सा बने हुए हैं।
जिसका हम दावा नहीं करते
ड्राइंग-आधारित प्रोजेक्टिव फ्रेमवर्क में मिश्रित और संदर्भ-निर्भर साक्ष्य होते हैं। InnerCanvas वैज्ञानिक प्रमाण, नैदानिक सत्यापन, मनोवैज्ञानिक समर्थन, नैदानिक सटीकता, या प्रत्येक प्रतीक के लिए एक छिपे हुए अर्थ का दावा नहीं करता है।
पता लगाने की क्षमता
प्रत्येक शोध-सूचित रिपोर्ट विवरण को आंतरिक रूप से एक दृश्यमान अवलोकन से एक अनुमत दावा कार्ड और फिर नामित स्रोतों से जोड़ा जाना चाहिए। जब साक्ष्य कमज़ोर या अनुपयुक्त होता है, तो रिपोर्ट अवलोकन रखती है, अनुमान छोड़ देती है, और एक तटस्थ प्रतिबिंब प्रश्न प्रस्तुत कर सकती है।
Research sources
The studies behind the boundaries
These sources describe group-level findings and measurement limits. They help define what a drawing report may discuss—and what it must not claim.
Retrieved September 17, 2026
- Analysis of the screening and predicting characteristics of the house-tree-person drawing test: systematic review and meta-analysis — Frontiers in Psychiatry (2023)
- The House-Tree-Person test is not valid for the prediction of mental health: an empirical study using deep neural networks — Acta Psychologica (2022)
- Indications of physical, sexual, and verbal victimization in projective tree drawings — Journal of Clinical Psychology (1990)
- Artistic quality of drawings and judges' evaluations of the DAP — Journal of Personality Assessment (1975)
- A Narrative Review of the Application of Projective Drawing Techniques — International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences (2026)
Guides