Vicarious traumatization and quality of life among supervisees : testing moderation and mediation
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to replicate and extend existing research (i.e., DelTosta et al., 2019) on predictors of vicarious traumatization among mental health counseling trainees and tested empirically the effects on trainees’ quality of life. The current investigation examined relations among personal distress empathy (PDE), the supervisory working alliance (SWA), mindfulness, vicarious traumatization (VT), and quality of life (QoL) in a sample of 294 mental health counseling trainees in the United States and Canada. Multivariate path analysis was used to test serial mediation of PDE and QoL through the SWA and VT. Additionally, this study examined the extent to which (a) mindfulness moderated and (b) the SWA mediated the relation between PDE and VT. Mindfulness did not moderate the relation between PDE and VT; however, it significantly and negatively predicted VT and significantly and positively predicted the physical and psychological domains of QoL. The SWA partially mediated the relation between PDE and VT, and the SWA and VT mediated the relation between PDE and all four QoL domains. These results indicated the adverse effects of VT on trainee QoL. Furthermore, the SWA and particularly mindfulness seemed to protect against VT, while mindfulness positively affected aspects of QoL. Strengths and limitations of the present study in addition to implications for theory, practice, and research are discussed.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».