Investigating the cyclical hypothesis of client aggression as a ‘loss spiral’: Can child protection worker distress lead to more client aggression?
Notice bibliographique
Résumé
Working in a stressful environment, child protection workers (CPWs) are often victims of psychological and physical acts of aggression perpetrated by their clients. This can be emotionally distressing for CPWs. Previous authors have suggested that this distress could place CPWs at greater risk for subsequent victimisation if they become emotionally unavailable to their clients. This study sought to investigate whether the distress experienced after an act of client aggression or other types of potentially traumatic events could indeed predict subsequent victimisation over time. Using cross-lagged panel analysis, researchers administered standardised questionnaires to 173 CPWs who had experienced an act of client aggression or other type of potentially traumatic event in the month prior. Participants were asked to fill out additional questionnaires 2, 6 and then 12 months later. Researchers found that CPW distress did in fact predict subsequent victimisation at the 2-month time point only. Researchers then conducted a generalised linear model analysis to test the influence of sociodemographic variables and the moderating influence of supervisor support. Supervisor support did not moderate the relationship between initial distress levels and increased aggression 2 months later. The study concludes by examining how the emotional distress of CPWs can negatively impact clients and how organisations can best provide support, in part, by rethinking aggression prevention.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».