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Enregistrement W2239817969 · doi:10.7870/cjcmh-2012-0008

Toward a Culturally Responsive Approach to Child and Youth Mental Health Practice: Integrating the Perspectives of Service Users and Providers

2012· article· en· W2239817969 sur OpenAlexaffvenueabout
Purnima Sundar, Sarah Todd, Evangeline Danseco, Laura-Jean Kelly, Sandra Cunning

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensCarleton UniversityOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural competenceCompetence (human resources)Service providerMental healthPsychologyMental health serviceCultural knowledgeService (business)SociologyPublic relationsPedagogySocial psychologyPolitical sciencePsychotherapistBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increased awareness of barriers facing visible minority populations in Canada has prompted the growth of “cultural competence” research to inform service provision with these groups (Este, 2007; Thomas Bernard & Moriah, 2007). Overwhelmingly, this literature is rooted in the perspectives of practitioners and/or academics who view cultural competence as the process of acquiring knowledge and skills to work with “others.” In this paper, we summarize findings from an empirical study aimed at understanding the complex meanings and practices of working across cultures, from service user and practitioner perspectives. We conclude that drawing upon a “cultural responsive” approach to pedagogy (Gay, 2000; Villegas & Lucas, 2002) can enrich the way we work across difference with diverse families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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