Notice bibliographique
Résumé
This article highlights the results of a qualitative study exploring the perceptions of front-line social workers about the use of therapist self-disclosure (TSD) to work through painful emotional distress subsequent to the disaster when working with clients in the aftermath of a catastrophic event. This study was conducted with focus groups of social workers in health-care and social-service settings in the United States, Canada, and Israel. Transcripts were coded for themes and analyzed using the computer software package Atlas TI. The respondents identified a number of ethical and practical dilemmas. Prominent among them was the use of TSD following a shared traumatic event. In this article, the discussion focuses on circumstances surrounding the use of TSD by practitioners during and immediately following disaster-based emergencies, such as the SARS epidemic in Canada, 9/11, ongoing terrorist acts in Israel, and hurricanes in Florida. This article presents findings specific to TSD. These findings are part of a larger study that examined the impact of man-made and natural disasters on social work practice. The findings reveal a beginning understanding about how and the extent to which TSD is and is not used in the therapeutic relationship when both client and therapist have experienced simultaneous trauma. We also offer a beginning set of recommendations for using TSD with disaster victims.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».