How to convey social workers’ <i>understanding</i> to clients in everyday interactions? Toward epistemic justice
Notice bibliographique
Résumé
A client’s experience of being heard and understood by a social worker contributes to not only fostering alliance and positive outcomes in practice, but also positioning the client as the knower of their own experience. One’s capacity to be recognized as a trustworthy conveyer of knowledge is essential to achieving a sense of human value. Philosopher Miranda Fricker describes this recognition as epistemic justice. When the client’s experiences are discredited/marginalized, epistemic injustice occurs. We apply these constructs to clinical social work practice to explore how social workers accomplish or fail at the task of empathically listening and conveying understanding to clients and subsequently, accomplishing or failing epistemic justice. Using Conversation Analysis, we conduct a turn-by-turn analysis of videotaped social work encounters in a community mental health agency. Our findings identify and illustrate the moment-by-moment discursive patterns in both epistemically just and unjust clinical social work encounters. The identified discursive patterns can be used for the clinical training of social workers, encouraging critical reflection on their own everyday conversations toward promoting epistemic justice. This study thus has implications for social work education as an illustrative example of making a link between micro practice skills and macro justice issues in social 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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».