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Enregistrement W4388591040 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.16319

Strength in the Face of Adversity: Perseverance and Resilience of Racialized Staff in the Homeless Sector During COVID-19

2023· article· en· W4388591040 sur OpenAlexaffvenueabout
Ashley Wilkinson, Alana Jones, Jeannette Waegemakers Schiff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutTraumatic stressStressorCompassion fatigueClinical psychologyMental healthPsychologyPsychological resiliencePsychiatryMedicineDepression (economics)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emotional toll that individuals experience while working in the homeless sector ranges from traumatic stress and burnout to depression and decreased job satisfaction. Recent evidence highlights significant levels of post-traumatic stress symptoms among homeless service providers in some regions of Canada, which are higher than those reported prior to the Coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic. This study seeks to examine the impact of gender and ethnicity on work-related stressors among frontline staff in the homeless sector. Utilizing data from a survey on mental health stressors and needs completed by a robust sample of 566 frontline workers in the homeless sector across Canada, we investigate traumatic stress, burnout, post-traumatic stress disorder (PTSD), compassion satisfaction, and resilience between three key staff groups including Black, non-Black racialized, and Caucasian. Quantitative analysis revealed key themes related to 1) workplace traumatic experiences reported, 2) lived experience of homelessness, 3) lifetime traumatic events, 4) rates of traumatic stress symptoms, and 5) PTSD scores. Overall, Black staff demonstrated significantly fewer traumatic symptoms and lower burnout, and fewer on-the-job traumatic events, while non-Black racialized persons report slightly higher traumatic stress, burnout, and traumatic events, including traumatic experiences reported on the job. Non-Black racialized staff also report the highest PTSD Checklist (PCL) scores, indicating qualification for PTSD diagnosis. Caucasian staff reported the highest levels of lifetime traumatic events, traumatic events on the job, and burnout. Overall, racialized staff demonstrated lower levels of traumatic stress, and greater overall perseverance and resilience compared to their Caucasian counterparts. While areas such as coping practices and race-specific differences require additional research, the implications of this study can be used to inform institutional and organizational change and address mental health needs for racialized staff within homeless-serving organizations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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