Perceptions about cultural competency among Speech and Language Therapists in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
International research has explored SLT practice with culturally and linguistically diverse (CLD) clients. SLT practice and confidence in working with CLD caseloads in Canada, Australia, the UK and the USA is reported to differ according to variables such as SLTs linguistic background, education and caseload demographics. Perceived barriers to service to CLDs include the availability of assessments and other necessary resources, a linguistic mismatch between bilingual SLTs and SLT caseloads and inadequate training in the area of practice to CLDs. This paper presents the results of a research project which explored the beliefs and degrees of confidence reported by SLTs working in New Zealand with CLD clients, via an online survey. The results indicated that in the NZ context overall clinicians appear to have a higher degree of confidence working with a diverse caseload than studies from other countries have reported. Differences between participants related to a range of factors including SLTs bilingual status, their degree of experience in the field, their educational background, and the characteristics of those on their caseload. Possible explanations for the pattern of responses will be discussed. Issues such as shifts in content of training programmes over time, the implications and implementations of te Tiriti o Waitangi, and the makeup of the unique NZ context are raised . The authors discuss the implications of these results for SLT practice in NZ. Finally, we will present possible future directions for the development of cultural competency in NZ practitioners, and directions for further 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».