Mapping out a Canadian university’s trauma-informed landscape: A preliminary exploration
Notice bibliographique
Résumé
Adversity and trauma are commonly misunderstood human experiences affecting most individuals across post-secondary campuses. Depending on contextual factors, they can lead to lifelong challenges or growth. Without an adequate understanding, well-meaning individuals and organisations may unknowingly perpetuate harm. Trauma-informed approaches (TIAs) can help organisations prevent harm, promote empowerment, and enhance connection. Preliminary investigations are critical for the development of sustainable TIAs. This exploratory study investigated the attitudes, knowledge, and workplace culture concerning adversity and trauma at a small Canadian university with no existing TIA. The study involved two phases: first, preliminary consultations with ten community stakeholders and a review of relevant literature, and second, nine semi-structured interviews with staff and faculty, followed by reflexive thematic analysis of the data. Four key themes emerged: (1) limited trauma awareness on campus, highlighting a need for system-wide training and tools, (2) privilege and vulnerability, disparities in safety, flexibility and agency across university departments, (3) pockets of safety, academic culture and other barriers to change, (4) suggestions to address barriers, through trauma education, human-centric practices, and systemic collaboration. This study provides insight into the readiness, challenges, and recommendations for developing system-wide trauma awareness in a Canadian university.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».