‘A big nebulous, multifaceted concept’: reflections from Victorian personal injury lawyers on wellbeing, burnout and vicarious trauma
Notice bibliographique
Résumé
There is a spotlight on mental health, with government initiatives in Australia highlighting the importance of, and need for, greater focus on psychological wellbeing and on addressing psychosocial hazards at work. The growing body of evidence in Australia and internationally suggests that the mental health and wellbeing of lawyers is adversely affected by their work. This cross-disciplinary evidence highlights the need for mental health concerns to be addressed systemically to prevent psychosocial injury and for tailored, proactive psychological support services in the legal environment. In this article we present evidence derived from qualitative interviews with Victorian personal injury lawyers, which form part of a broader study of lawyers and mediators engaged in emotion-laden work. This study aimed to ascertain to what extent the legal system considers the emotional wellbeing and mental health needs of personal injury disputants, lawyers and mediators, identify ways to reduce stigma associated with help seeking and inform proactive prevention initiatives and tailored support services. Findings from this build on past research and continue to highlight themes around stigma, vicarious trauma and collegial support and call attention to the psychological impact of legal practice on Australian lawyers. From this, preventative measures can be developed and implemented to avoid psychosocial injury and provide much-needed specialised support services.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,035 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,021 |
| 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 ».