From English to “Englishes”: A Process Perspective on Enhancing the Linguistic Responsiveness of Culturally Tailored Cancer Prevention Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Linguistic accommodation refers to the process of adjusting one's language, speech, or communication style to match or adapt to that of others in a social interaction. It is known to be vital to effective health communication. Despite this evidence, there is little scientific guidance on how to design linguistically adapted health behavior interventions for diverse English-speaking populations. This study aims to document the strategies used to develop a culturally grounded cancer prevention intervention with the capabilities to linguistically accommodate to speakers of African American English (AAE). We describe the iterative process of developing a cancer prevention intervention with contributions of racially and linguistically diverse colleagues representing various community and institutional perspectives, including communication scientists, linguists, a community advisory board, professional voice talents, and institutional representatives for scientific integrity. We offer a detailed description of the successes and, in some cases, failures of strategies. Social stereotypes associated with AAE were prevalent at both institutional and community levels, resulting in unanticipated challenges and delays during intervention development. The diversity of linguistic, racial, and role identities within the message development team was integral to successfully addressing and identifying opportunities for process improvement. Language is a vital but often overlooked aspect of intervention development. Message designers should consider implicit social stereotypes that unintentionally shape linguistic choices. This study provides a novel overview of how various types of expertise and iterative message development processes contribute to successfully navigating cultural grounding when sensitive or stigmatized issues are salient.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».