Healing the Healer: Exploring Barriers and Solutions to Supporting Workers in the Domestic Violence Sector
Notice bibliographique
Résumé
Individuals who work with Domestic Violence (DV) survivors are often exposed to traumatic events that can leave them feeling overwhelmed, distressed, and susceptible to experiences of trauma themselves. The purpose of this exploratory study was to understand the health and wellbeing of staff in the DV sector to build capacity around providing safe and supportive working environments. A focus group was conducted with 40 members of a local domestic violence collective while surveys were completed by 61 professionals within the DV sector. Thematic analysis of focus group discussions and descriptive analysis of survey data highlighted primary barriers to supportive and safe organizational cultures including the work environment, leadership, and supervision. Specifically, supervisors and organizational culture play a significant role in contributing to employee health and wellness. Results suggest the need for increased importance on the role that senior/executive staff must take in protecting their staff from trauma-related harms, including focusing on trauma-informed supervision, structure, self-care, education and training, agency policies and the safety of the work environment. Future research could explore the impact of prioritizing the role of senior and executive staff in creating a safe working environment while informing new policies and strategies for mitigating staff burnout.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».