Facilitating well-being with female social workers in northern Canada: A participatory narrative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Summary Limited information exists on the lived experiences and well-being of female social workers providing mental health services in northern Canada. Participatory narrative inquiry was utilized as a collaborative approach to gather stories from/with outsider female social worker mental health providers herein referred to as providers. Ten providers participated in this project through individual and group semistructured interviews in three phases. Transcribed interviews from each phase were analyzed through participatory narrative analysis to collaboratively generate themes, while ensuring the context of participant stories was maintained. Findings Collaborative participatory narrative analysis of participant stories revealed the following major themes: the work is complex and impactful including direct and/or indirect secondary trauma; safety and well-being supports are required; relationships are central to the work; and personal growth and understanding the trauma history of Indigenous peoples is crucial to carrying out northern trauma services. Applications/conclusion Providers believe that they need to feel safe and supported to protect their personal well-being and, in turn, to effectively carry out trauma services. However, current northern work environments lack networking, clinical supervision, and the safety supports required to meet the providers’ needs. Well-being support recommendations for providers included: adopt a strength-based attitude/outlook as well as an effective long-term relational team-based practice approach, improve networking through a “community of practice,” develop trauma-informed northern work-specific competencies and training, and advocate for safety improvements as well as governance agency provider supports.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».