‘You Can Really See the Pain in Their Eyes’: Stressors and Supports Affecting the Well-being of Homelessness Services Staff in Ireland During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Despite their crucial roles, the well-being narratives of those working in homelessness services have frequently been overlooked in research and policy. This paper addresses that gap, presenting qualitative evidence from interviews with homelessness service workers in Cork, Ireland, during 2021 and 2022. We explore the multidimensional, layered character of service staff members’ well-being narratives, showing they are intimately connected to relationships with their own families, commitment to service users, fears about COVID-19, and their motivation to the social mission of their work: to support vulnerable people with multiple, interlinking needs. Our data reveals that stressors encountered in pre-COVID times, relating to burnout, emotional labour, inter-agency working, and career progression, were exacerbated due to government restrictions and new challenges encountered by service users. We focus on the period covering pandemic-related lockdowns in 2020 and 2021, and the immediate aftermath, to consider how those delivering crucial services coped, the informal and formal support they accessed, and the value of this support in their lives. Significantly, our analysis reflects upon the longer-term implications of these findings, contextualised against the backdrop of the housing crisis in Ireland, changing demographics of persons accessing homelessness services, and increased systemic and social pressures.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».