Social Workers' Collective Strategies to Mitigate the Impact of Organizational Constraints on Occupational Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Summary In Québec, social workers face numerous psychosocial risk factors affecting their psychological health, owing to staff shortages, work overload, and lack of recognition within the context of ongoing organizational restructuring. This study uses a systemic framework of individual and collective strategies to analyze those that enable social workers to manage the psychosocial risk factors they face and stay at work. In a qualitative exploratory study conducted between 2020 and 2022, 11 semistructured interviews were conducted with social workers (8 women and 3 men) from different intervention sectors in Québec. Results The results reveal that social workers feel unrecognized in interdisciplinary teams. They are overburdened by the clerical nature of the tasks imposed, which distort their profession and affect their clinical judgment. Individual levers and strategies favored include love of the job and adaptability, self-control, prioritizing emergencies, and working overtime. Collective strategies, involving colleagues, seem to encourage social workers to stay at work. Yet the organization of work, based on a standardized vision of social practice, threatens this work collective. Applications It is important to consider the work collective as a resource that can promote wellbeing at work and retention of social workers. Establishing conditions at interpersonal and organizational levels would help prevent obstacles to the deployment of strategies that mobilize the collective. Ultimately, a systemic approach to social workers’ health protection strategies would ensure the sustainability of interventions aimed at promoting the psychological health of social workers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».