Counselling Muslims: A culture-infused antidiscriminatory approach.
Notice bibliographique
Résumé
There are approximately 1.57 billion Muslims in the world, with approximately 940,000 living in Canada. Furthermore, the population of Muslims living in Canada is expected to grow to about 2.7 million by 2030. Despite the high numbers and anticipated growth of this population, there still exists a dearth of research on the worldviews and intracultural differences of Muslims. Understanding the worldviews and intracultural differences of Muslims is essential if counsellors and psychologists intend to practice in an antidiscriminatory and culturally competent manner, especially given the increased awareness of the psychosocial needs of Muslims in the decade or so that followed the 9/11 attacks. However, if counsellors and psychologists are unwilling to challenge existing biases and stereotypes in their own minds, or are unaware of how to do it, then they may unintentionally engage in unethical prejudicial and discriminatory practices. The authors aim to encourage counsellors and psychologists to apply an aspirational level of ethical practice when working with nondominant populations in general and Muslims in particular. In the article, ethical obligations are mentioned first, followed by an in-depth exploration of the major sources of discrimination. The authors then discuss several theoretical models of the development of bias. Subsequently an exploration into the use of Arthur and Collins’ culture-infused counselling framework for working with Muslims in Canada is put forth. The example of Muslim women wearing the religious veil known as hijab is used to highlight these points and allows readers to explore their own level of cultural competency in working with Muslim clients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».