MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910119278 · doi:10.1080/10911359.2018.1496051

Risk and protective factors for secondary traumatic stress and burnout among home visitors

2019· article· en· W2910119278 sur OpenAlexaboutno aff
Sandina Begić, Jennifer M. Weaver, Theodore W. McDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Behavior in the Social Environment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutVisitor patternContext (archaeology)Compassion fatiguePsychologyAffect (linguistics)Qualitative researchMedicineQuarter (Canadian coin)Clinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overarching goal of this study was to understand the context of home visitor secondary traumatic stress and burnout, and how this might affect intention to quit among home visitors, particularly focusing on potential risk factors and supportive strategies identified by the home visitors. All home visitors providing services in the state in which the research was conducted (N = 27) completed a structured interview and a quantitative survey at two time points, 6 months apart. Results indicated that more than two-thirds of the home visitors experienced either medium or high levels of secondary traumatic stress and burnout over the course of the study. Approximately one quarter of home visitors indicated thinking of leaving their present positio. Qualitative data indicated that risk factors associated with burnout included those related to both direct and non-direct services. Risk factors associated with secondary traumatic stress included traumatic stress of families, inability to recognize one’s own experiences of secondary traumatic stress, and unhealthy work culture. In terms of protective factors, home visitors strongly emphasized the importance of having a supportive supervisor who they could trust and communicate with openly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Human Behavior in the Social EnvironmentMême sujetEmotional Labor in ProfessionsTravaux en français237 207