<i>Do Worry, Be Happy</i> : Empathy and Emotion Regulation as Predictors of Professional Quality of Life in Child-Protection Workers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Empathy is paramount to good social work practice. Concurrently, "professional distance" and limited empathetic involvement are sometimes believed to protect social workers from detrimental psychological outcomes. However, distinct dimensions of empathy may relate differently to relevant outcomes such as professional quality of life (i.e. compassion satisfaction and compassion fatigue). Our first objective was to investigate this relationship in child-protection workers (CPWs) - a population among the most affected by compassion fatigue. Second, we controlled for emotion regulation difficulties, which may also explain individual reactions to distress. MATERIALS AND METHODS: A convenience sample of French CPWs (N = 245) answered an online questionnaire assessing cognitive (i.e. Perspective-Taking) and emotional (i.e. Empathic Concern and Personal Distress) dimensions of empathy, emotion regulation difficulties and professional quality of life. RESULTS: Ordinary least squares multiple regression models indicate that Empathic Concern positively predicts compassion satisfaction and negatively predicts compassion fatigue. The opposite pattern is observed with both Personal Distress and emotion regulation difficulties. DISCUSSION: Polarized representations of empathy in child-protection lose sight of its benefits and conceal its pitfalls. Being concerned for clients may not only be a protective factor against compassion fatigue - it could be at the heart of CPWs' compassion satisfaction. Conversely, self-directed reactions to distress may be the root of the harmful consequences empathy is questioned for. Our nuanced approach clarifies what future interventions should target to foster a better professional quality of life in CPWs. Beyond individual capabilities, improving CPWs' outcomes should also rely on a culture of support from peers, supervisors and organizations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».