Asian Canadian Therapists’ Experience and Coping with Racial Microaggression: A Qualitative Examination with Interpretative Phenomenological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
While studies have shown that racial microaggressions are common and recurring experiences for racial minority therapists, Asians are underrepresented in the existing research. The present study examined Asian Canadian therapists’ lived experiences with racial microaggressions and their coping responses in clinical practice and professional settings. Semi-structured interviews were conducted through the online Microsoft Teams platform with nine Asian therapists. The interviews were recorded and transcribed verbatim, and data were analyzed using Interpretative Phenomenological Analysis. Two relevant superordinate themes emerged from the analysis. The first, “encountering the complexities of microaggressions,” illustrated participants’ experiences with different forms of microaggressions, demonstrating their ambiguity and their long-lasting impacts on participants. Under the second superordinate theme, “navigating the quandaries of microaggressions,” participants showed hesitancy in addressing microaggressions with the aggressors. However, when the client-therapist relationship was strong, it was shown that broaching microaggressions with clients may result in therapeutic change. Some participants also identified benefits in addressing microaggressions with their coworkers and, when handled with caution, with supervisors. Despite facing challenges, participants were proud of their Asian heritage and the opportunity to contribute their cultural knowledge in clinical practice. The study highlights a variety of ways organizations can create a safe environment for minority therapist staff. It also stresses the importance of minority therapists seeking social support, and advocating for themselves, when facing microaggressions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».