A mixed-method study of psychologists’ use of multicultural assessment.
Notice bibliographique
Résumé
Despite practice guidelines and ethical standards that provide imperatives for clinicians to utilize multicultural assessment (MCA), little is known about how the average psychologist actually conducts MCA. The current mixed-method study was designed to investigate clinicians’ training and use of MCA practice strategies. Participants were 239 (107 male, 131 female, 1 other gender) licensed psychologists residing in the United States and Canada who were recruited from the American Psychological Association practice directory to complete an online survey. Quantitative items on the survey included questions about the number and utility of MCA-related graduate courses and supervision experiences, and strategies and frameworks used when conducting MCA. Open-ended questions provided expansion about factors that were helpful and not helpful in graduate training experiences. Findings suggested that only 75% of participants had taken a course that included MCA-related content, but almost all of those participants found the material they learned to be helpful. Graduate courses with MCA-related content were perceived as more helpful than graduate supervision, and the most helpful aspects of courses and supervision were related to increasing knowledge and awareness about MCA. Almost 40% of the sample reported using no theory or framework for conducting MCA, and participants differed in their use of MCA strategies. Findings are discussed in relation to the training and continuing education of clinicians and future directions for research.
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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 | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».