Compassion Fatigue: Caveat Caregiver?
Notice bibliographique
Résumé
(Excerpt) Most of us are familiar with the stereotype of the burned out lawyer who drags herself to work in the morning, makes cynical comments throughout the day, no longer provides her best service to her clients, and goes home bored and uninspired. You may wonder why someone so uncaring ever became a child advocate in the first place, or how she lost her spark. And you know this could never happen to you. Right? Wrong, according to a panel of experts convened by the ABA Section of Litigation’s Children’s Rights Litigation Committee in a teleconference examining the phenomenon recently termed “compassion fatigue.” The teleconference, “Addressing Compassion Fatigue: An Ethical Mandate,” was moderated by Trenny Stovall, Esq., director of the DeKalb County Child Advocacy Center in Decatur, Georgia, and featured: • Alexandra Dolan, MSS, LSW, from the Support Center for Child Advocates in Philadelphia; • Josh Spitalnick, PhD, ABPP, an adjunct assistant professor in psychiatry and behavioral sciences at Emory University in Atlanta; • Françoise Mathieu, M.Ed., CCC., the coexecutive director of TEND in Ontario; and • Danielle Lynch, Esq., the supervising attorney in the DeKalb County Child Advocacy Center in Decatur. This article provides a brief overview of the teleconference as well as the materials.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,012 |
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 ».