“Counselling Made Me a Better Muslim”: The Counselling Experiences of Muslim Clients in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the Muslim population increases in Canada, there is a growing need for culturally responsive counselling services that consider the values and challenges of this group. This includes being aware of and understanding the diverse cultural identities of Muslims, the Islamic faith, and the impacts of various sociopolitical factors on Muslim clients’ lives. Previous studies have explored the role of spirituality/religion in clients’ lives, and there is some research providing guidelines for practitioners who work with Muslims; however, there is a paucity of research directly examining counselling experiences of Muslim clients, particularly in a Canadian context. Semi-structured interviews were conducted with six participants, 22–30 years old, who identified as practicing Muslims from varying cultural and educational backgrounds. Analysis of the interviews resulted in the development of four overarching categories into which 11 themes and 32 sub-themes were organized: (a) contextual factors and systemic considerations, (b) accessing mental health services, (c) process and outcomes of counselling, and (e) Islam and counselling. Findings and discussion include reflections on Islamophobia and racism, decolonizing mental health and counselling, as well as the need to return to Indigenous Islamic approaches (Islamic psychology). This involves the need for counsellors to advocate for and address systemic challenges faced by Muslim clients and the Muslim community at large. Implications for counsellor education and training as well as for community leaders/organizations are presented.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».