Immigrant family members negotiating preferred cultural identities in family therapy conversations: a discursive analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article we present a discursive analysis of how immigrant family members relationally recognize and co‐articulate with each other's preferred cultural memberships during family therapy conversations. This article draws from a qualitative study of family therapy conversations with a sample of sixteen video‐recorded sessions with nine immigrant families and their therapists, and from separate interviews with each family member. Selected segments of therapy conversations and subsequent individual interviews were transcribed verbatim for the analysis. We show exemplars of how therapists help immigrant family members move beyond dis‐preferred cultural membership ascriptions (i.e. misrecognition) by foregrounding cultural identities family members deem more appropriate. We conclude by discussing how this preference‐animated research can be useful for practitioners to help immigrant family members co‐construct cultural identities that suit them better as individuals and members of a family. Practitioner points Misrecognition occurs when immigrant family members’ preferred cultural identities are disregarded or not acknowledged in family conversations and interactions By foregrounding cultural identities at play in family therapy, practitioners can facilitate dialogues helping family members recognize preferred cultural identities Discursive research methods may enhance therapists’ awareness of how discursive negotiations of cultural identities influence family members’ relationships
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».