The Role of Empathy and Vicarious Trauma on Wisdom and Psychological Distress among Lawyers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The present study aims to understand the effects of Empathy and Vicarious Trauma on Wisdom and Psychological Distress among lawyers.In India, the ratio of lawyers to the entire population is quite low and hence, lawyers often find themselves overworked.Constantly working in a stressful environment such as a court has a negative impact on mental health.Therefore, understanding their mental health is crucial.Methodology: A quasi-experimental design was used in the study.The data was collected from 94 litigating civil and criminal lawyers from age of 24 -50 years (females = 54; males = 40).The sample was derived by the Purposive sampling method.The Toronto Empathy Scale, The Vicarious Trauma Scale, The Threedimensional Wisdom Scale-12, and The Kessler Psychological Distress Scale were administered to measure Empathy, Vicarious Trauma, Wisdom, and Psychological Distress respectively.Results: As a statistical tool for data analysis, Independent Samples t-tests were used.The results indicated that Empathy has a significant effect on Wisdom [ t (92) = 3.48, p<0.01].However, Empathy has no significant effect on Psychological Distress [t (92) = 0.23, ns].Furthermore, Vicarious Trauma has a significant effect on both Wisdom [ t (92) = 2.31, p<0.05] and Psychological Distress [t (92) = 3.56, p<0.01]. Conclusion:In India, the mental health of lawyers is often compromised which has serious repercussions.Hence, there is a need to address these psychological concerns for the psychological well-being of the lawyers.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».