Microskills of broaching and bridging in cross-cultural psychotherapy: Locating therapy skills in the epistemic domain toward fostering epistemic justice.
Notice bibliographique
Résumé
Psychotherapy research has shown evidence of positive impacts of broaching cultural differences on the therapy process and outcomes. This increasing body of research also highlights a need to clarify clinical skills of broaching and subsequent bridging to guide therapists in cross-cultural psychotherapy. In articulating microskills to promote broaching and bridging, we critically reflect on cautions against slipping into a technocratic approach that is a mechanical prescriptive skill-based guideline. Using critical theory on epistemic injustice, we examine how to integrate cultural aspects into therapy conversations that are aligned with epistemic and social justice. Drawing from sociolinguistic and critical scholars on language and power, we interrogate epistemic domains of knowledge and power during broaching and bridging in everyday clinical talks. We focus on theorizing and illustrating "how-to-do" broaching and bridging to guide therapists in everyday cross-cultural encounters with selected microskills such as a therapist's self-disclosure, cultural immediacy, and reflective listening. Using case illustrations with detailed transcripts for each skill, we interrogate how a client's epistemic status can be managed in the moment-to-moment conversation between a client and therapist in the continuum from dismissing to deepening the client's experience. A series of detailed case illustrations are intended to guide therapists' self-reflection and/or train therapists toward meaningful cross-cultural work. Lastly, we discuss the implications of broaching and bridging while situating this work as promoting epistemic justice in cross-cultural therapy encounters. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».