Psychologists’ Practices in Supporting LGBTI Clients’ Self-Advocacy Skills
Notice bibliographique
Résumé
Globally, Canada has been a leading country incorporating the social justice framework in psychological theory and practice, which includes supporting sexual minorities. In the past decades, researchers and clinicians have focused on addressing systemic barriers by advocating for their clients. More recently, the concept of self-advocacy has been included in ethical guidelines, encouraging professionals to promote in their practice empowering clients to speak on their own behalf. The present study explored how Canadian psychologists promote client self-advocacy skills development using the enhanced critical incident technique (ECIT), an exploratory qualitative research method. Specifically, this study explored the factors that facilitate and hinder psychologists in supporting clients in developing self-advocacy and what factors they wish had been present as they engaged in this work. The sample consisted of 9 psychologists located in Alberta, British Columbia, Saskatchewan, New Brunswick, and Nova Scotia. Data analysis conducted using established ECIT protocols yielded 373 critical incidents (CIs) and Wish List items (WL) that were organized into the following categories: (1) 13 helping CIs; (2) 8 hindering CIs; and (3) 6 WL. Findings suggest that self-advocacy can be developed in one-on-one counselling settings and through the therapeutical process. Additionally, the findings suggest that creating safe spaces within the counselling settings and outside communities influences the ability of LGBTI clients to speak on their own behalf. Implications for researchers, psychologists and other mental health professionals are provided.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».