The Impact of COVID-19 Pandemic on the Mental Health of Frontline Workers of Toronto Homeless Shelters (CSWs)
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this phenomenological research is to understand the impact of COVID-19 on the mental health of the client service workers (CSWs) in Toronto homeless shelters. Kolcaba's theory of comfort guides this study. This theory holds that being comfortable is one of the fundamental necessities for relief after stressful health care events or incidents. Comfort boosts health-seeking behaviors for patients, clients, and workers. In the context of the City of Toronto’s homeless shelters, Kolcaba’s theory of comfort suggests that if client service workers are given adequate resources to balance their health and mental needs, thus stabilizing their comfortabilities, then their job satisfaction would improve quickly. This in turn would increase productivity and enhance customer service. The second theory guiding this study is Orem’s Care-deficit theory. This study involves eight participant CSWs, four men and four women, working in the city of Toronto homeless shelters. They answer 21 semi-structured interview questions. The study finds that strict measures like mandatory PPE, vaccination, social distancing, and constant sanitizing protocols instituted by the province and the city authorities at the onset of the COVID-19 pandemic disrupted the chance for normalcy at work, leaving vulnerable workers with fear, anxiety, depression, frustration, uncertainties, and anger.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».