Bearing witness to suffering: A reflection on the personal effects of conducting qualitative research with victims of trauma
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative researchers in the health sciences often engage with participants to collect information about their thoughts, feelings, and behaviours related to a particular research topic. When the topic under investigation involves a traumatic event or experience, listening to, or being exposed to those personal accounts, can carry a significant emotional cost for the mental health of the researcher who can develop secondary trauma. Yet there is limited exploration of the effects of participant trauma on qualitative researchers. This is the focus of the current paper. Objective: Our goal is to relate how we have approached, experienced, and worked with our partner organization and the goal of better understanding the experiences of frontline providers caring for residents with disabilities living in a community residential setting during a COVID-19 outbreak. Methods: Using reflection as a qualitative method, we describe our experiences as we undertake this important work. Results: As researchers, navigating sensitive, deeply felt experiences can be difficult. We share an interim offering of our processes and experiences garnering the insights and feelings of frontline providers who lived through the physical and emotional stress of a COVID-19 outbreak. It has required us to be nimble and resourceful, but most critically to be present. Several lessons emerge from this work such as preparing to address a difficult topic, creating a realistic work plan, and creating spaces for reflection in the research team in order to take care of our mental health. Conclusions: Every study is a story. Often the reader wants the final chapter – the conclusion. We aim to illuminate the path we are travelling, as for us it has been and is equally compelling.
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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 | 0,199 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,071 |
| Communication savante | 0,023 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».