Institutional Barriers to Healthy Workplace Environments: From the Voices of Social Workers Experiencing Compassion Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The good health and well-being of health care professionals is increasingly an important issue and one that is under threat due to dominant neo-liberal economic factors. These factors influence health care service delivery which in turn focuses less on employee workplace satisfaction and more on profit-making corporate business models. More work with less pay/benefits, less time to work with clients and the focus on outcomes has created workplaces in which employees are experiencing negative organisational cultures that, in turn, affects their health and well-being. One negative effect is compassion fatigue (CF). In Canada, a national inter-disciplinary research project was conducted for health professionals (n = 52) who self-identified as experiencing CF. From this research, an analysis of a sub-sample of the data of fourteen social workers was conducted identifying specific institutional factors that participants described as creating conditions for their CF. These factors are presented including: (i) cost-effective services within time constraints and political climates; (ii) erosion of relationship building; (iii) lack of communication between managers and front line workers; (iv) cutbacks in services; (v) climate of fear; and (vi) outcome measurement requirements. These concerns related to workplace environments and the health and well-being of health professionals are discussed.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».