The Role of Self-Compassion in the Lived Experiences of Service Providers Working in Canadian Cancer Support Programs
Notice bibliographique
Résumé
Working and providing cancer support services is both challenging and rewarding, yet the lived experiences of the personnel providing such services remain overlooked. It is vital to address the experiences of service providers to better understand the nature of their work and how it may impact their well-being. This paper explores the lived experiences of cancer support service providers, focusing on how they conceptualize and practice self-compassion in their workplace. A qualitative approach centred on phenomenological hermeneutics was utilized to collect in-depth interview data from service providers working in cancer support centres across southwestern Ontario, Canada. The research team used descriptive and narrative analysis to analyze the interview data and produced the following four themes: 1) acknowledging personal limits as a form of self-compassion; 2) organizational support; 3) emotional environment; and 4) prioritized self-care. Recommendations include more comprehensive support systems for service providers, especially if they may be experiencing secondary trauma or compassion fatigue. The findings gleaned from the service providers contribute valuable considerations for both the cancer care workplace and post-secondary institutions. While the findings provide real-life examples of effective support for service providers in the workplace, they also provide important considerations for post-secondary programming that include strategies for balancing empathetic service delivery with exercising self-compassion.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».