Examination of disparity in accessing counselling services for Muslim men : an audit study
Notice bibliographique
Résumé
Since the events of September 11th 2001, Muslims have been under increased scrutiny experiencing discrimination, prejudice, and hate crimes. The consequences of this day have had a negative affect on Muslims and their communities’ mental health, making it imperative to ensure Muslims are able to access mental health professionals when needed. However, contemporary counselling and psychotherapy are still criticized for being Eurocentric, and research has shown that disparities in mental health services based on sociocultural variables have continued to persist. It has been noted that religion is an area that has not received much attention in the literature on mental health service disparities leading to a dearth in knowledge on how Eurocentric approaches impact Muslim clients. It is this broader context that highlights the pressing need to investigate the possibility of religious disparities and implicit bias in access to mental health services for Muslims. The goal of this study was to examine if there is possible implicit bias by counsellors and psychologists against Muslims who access counselling and psychotherapy services. An audit methodology utilizing emails examined the effects of clients’ perceived religion on counsellors and psychologists in Greater Vancouver in their openness to provide services. A total of 470 practitioners received an email either from a Muslim male or non-Muslim male potential client, requesting an appointment. The main analyses showed that perceived religion was not a statistically significant predictor of whether a response is received nor how receptive a practitioner will be. Exploratory analyses showed that perceived religion was associated with how long it takes practitioners to respond, with the Muslim man receiving statistically significant quicker responses, compared to the non-Muslim man. This study was the first Canadian study examining mental health services disparities using an audit methodology, as well as the first North American study examining mental health services disparities based on religion, which can help inform future research in this area.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».