Implications of Community-Based Research for Professional Psychology Training: Reflections from Two Early Career Psychologists
Notice bibliographique
Résumé
Community psychology (CP) has valuable philosophical perspectives and methodological approaches to offer the wider discipline of psychology, yet it remains underappreciated and often invisible in most professional training programs in psychology, including those programs intended to train in the areas of clinical, counselling, school, and neuropsychology. Community-based research (CBR) is one particular methodological approach within CP that has the potential to enhance standard research training experiences, as well as to enhance professional psychology training more generally. In this paper, we discuss the professional psychology training implications of CBR approaches, highlighting potential changes to the existing training structure that could facilitate wider access to training in CBR, and thereby enhance the competencies of professional psychologists. We also critically reflect on our experiences conducting our own CBR dissertation projects while becoming trained as clinical psychologists. We encourage other trainees, professional psychologists, and training programs to consider the merits of incorporating CP perspectives and approaches into their work.
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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 | 0,083 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,049 |
| Communication savante | 0,023 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».