Being an anti-racist clinician
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Racism is a pervasive problem in Western society, leading to mental and physical unwellness in people from racialized groups. Psychology began as a racist discipline and still is. As such, most clinical training and curricula do not operate from an anti-racist framework. Although most therapists have seen clients with stress and trauma due to racialization, very few were taught how to assess or treat it. Furthermore, clinicians and researchers can cause harm when they rely on White-dominant cultural norms that do not serve people of colour well. This paper discusses how clinicians can recognize and embrace an anti-racism approach in practice, research, and life in general. Included is a discussion of recent research on racial microaggressions, the difference between being a racial justice ally and racial justice saviour, and new research on what racial allyship entails. Ultimately, the anti-racist clinician will achieve a level of competency that promotes safety and prevents harm coming to those they desire to help, and they will be an active force in bringing change to those systems that propagate emotional harm in the form of racism. Key learning aims (1) Knowledge of how racism manifests in therapy, psychology and society. (2) Understanding the difference between racial justice allyship versus saviourship. (3) Increased awareness of microaggressions in therapy. (4) Appreciation of the importance of combatting systemic racism.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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 ».