Compassion Fatigue: Caveat Caregiver?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 0,002 |
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 découle