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Enregistrement W3076447139

Re-examining the role of counsellor empathy in compassion fatigue and compassion satisfaction

2020· dissertation· en· W3076447139 sur OpenAlexaboutno aff
B. Schulz

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Therapy and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionEmpathyCompassion fatiguePsychologySocial psychologyApplied psychologyClinical psychologyPolitical scienceBurnout
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Figley’s (1995; 2002a) model of compassion stress/fatigue was used as a reference-point to re-examine the role of therapist/counsellor empathy in predicting therapist/counsellor compassion fatigue (CF) and compassion satisfaction (CS). The therapeutic alliance was also examined as a predictor of therapist/counsellor CF and CS. Participants included 146 female-identifying Canadian therapists/counsellors, aged 24-73 years. The Empathy Assessment Index (EAI), a social cognitive neuroscience-based empathy scale, gauged therapist/counsellor empathy; and the Working Alliance Inventory – Short therapist version (WAI-S) gauged therapist/counsellor perceptions of the strength of the therapeutic alliance. The Professional Quality of Life scale – Fifth edition (ProQOL-V) was the outcome measure for therapist/counsellor CF and CS. Contrary to Figley’s model, partial least squares path analyses determined that therapist/counsellor empathy was a significant inverse predictor of therapist/counsellor CF (R2 = .40 for total empathy-based CF model) and a significant positive predictor of therapist/counsellor CS (R2 = .16 for total empathy-based CS model). The therapeutic alliance likewise proved to be a significant inverse predictor of therapist/counsellor CF (R2 = .37 for total therapeutic alliance-based CF model) and a significant positive predictor of therapist/counsellor CS (R2 = .29 for total therapeutic alliance-based CS model). Personal Characteristics including age and years of clinical experience, and Workplace/Organizational factors including supervision and peer support, and percentage of non-distressing clients on therapist/counsellor caseloads, predicted less risk for therapist/counsellor CF and greater likelihood for therapist/counsellor CS. Additional analyses revealed that the therapeutic bond was equivalent to empathy in predicting therapist/counsellor CF, and stronger than empathy in predicting therapist/counsellor CS.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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