Les applications de la sécurisation culturelle en psychothérapie: une étude de la portée
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs obstacles entravent l’accès à des soins culturellement adaptés, tels que les répercussions du colonialisme (discriminations, etc.) et les différences de référents culturels. La sécurisation culturelle (SC) est une approche décolonisatrice, transformatrice et participative visant à augmenter l’accès aux soins sécuritaires. Bien qu'elle soit de plus en plus mentionnée dans le domaine de la santé et qu’elle puisse être appliquée auprès de différentes populations, les publications portant sur son application en psychothérapie demeurent éparses. Cette étude de la portée, effectuée selon la méthode du JBI, a pour objectif d’identifier et de décrire les applications de la SC en psychothérapie. Les six études retenues ont été réalisées en Australie et au Canada, entre 2015 et 2023, principalement auprès des populations autochtones, des communautés canadiennes, rurales et éloignées, ou des demandeurs d’asile. Les soins centrés sur l’usager, la posture du thérapeute, la collaboration ainsi que les obstacles sont utilisés pour décrire les caractéristiques de l’application de la SC. Finalement, cette étude offre une synthèse des connaissances actuelles concernant la SC en psychothérapie, permettant ainsi de guider l’adaptation des soins pour les groupes minoritaires et marginalisés et d’en cibler les lacunes. Elle contribue également à améliorer l'accessibilité aux soins culturellement sûrs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.085 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".