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Enregistrement W4414553275 · doi:10.1002/casp.70180

Adaptation and Implementation of a Trauma‐Informed Approach in a Community Organisation Serving Young Mothers: A Mixed‐Methods Case Study

2025· article· en· W4414553275 sur OpenAlexafffund
Marie‐Emma Gagné, Delphine Collin‐Vézina, Rachel Langevin

Notice bibliographique

RevueJournal of Community & Applied Social Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAdaptation (eye)Work (physics)Service providerService (business)Plan (archaeology)Burnout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Community organisations can play a key role in supporting trauma‐impacted young mothers. Trauma‐informed care (TIC) can be vital to support service providers in their work with trauma‐impacted young mothers and can improve the well‐being of all actors within an organisation. This mixed‐methods case study used a collaborative approach to implement TIC within a small community organisation supporting young mothers. It assessed the impact of several TIC implementation strategies (e.g., educational videos, workshops) on service providers' well‐being and attitudes towards TIC ( n = 15), and explored their experiences (qualitative interviews; n = 6) during TIC implementation. Educational videos were associated with changes in the service providers' attitudes towards TIC. An increase in burnout was also observed throughout the TIC implementation that unfortunately occurred during the COVID‐19 pandemic. Overall, informants agreed that TIC influenced the way the organisation conceptualises trauma, but some disagreement remained on the extent of its impact on practice. Reported barriers (e.g., staff turnover, pandemic) helped contextualise the findings. TIC is a promising approach for small community organisations, and several strategies can help facilitate its implementation. However, organisational and contextual challenges were identified, highlighting the need to collaboratively devise a clear and structured plan to maximise TIC implementation efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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