Mitigating The Impacts of Secondary Trauma in K-12 Educators
Notice bibliographique
Résumé
Given the prevalence of adversity experienced by students attending K-12 schools, educator roles have evolved to include supporting student mental health through trauma-informed practice. What remains largely unaddressed, are the impacts of student trauma on the educators who support them, as well as best practices for alleviating this stress in school personnel, as part of a trauma-informed approach. With secondary trauma being an understudied construct in educators, this systematic literature review provides an overview of studies on how secondary trauma impacts educators, as well as approaches to supporting educator mental health following indirect trauma exposure. Qualitative data analysis resulted in the identification of themes surrounding secondary trauma impacts, including emotional and psychological affects, burnout and compassion fatigue, educator attrition, and effects on student outcomes. Themes related to mitigation strategies included individual and organizational approaches. Although best practices for mitigating secondary trauma in educators include a combination of interventions, organizational practices superseded those required by individuals alone. Thus, this review also calls for greater attention from administrators and educational policymakers to invest in further research and management of secondary trauma at an organizational level. A limitation of this research is the lack of empirical information on the impacts of secondary trauma in educators, and research-based ways to support staff affected, given the dearth of studies that currently exist. Keywords: secondary trauma, educators, school personnel, mental health, organizational practices
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».