Creating a new normal: an exploration of the protective factors that allow social workers to remain in the profession despite challenges and stress
Notice bibliographique
Résumé
Most people will be exposed to at least one traumatic event in their lifetime (Kilian, 2016). The profession of social work is inundated with ongoing exposure to trauma, traumatic stories and disclosures because social workers are called on often to support people experiencing alarming and catastrophic events. Due to the cumulative exposures to traumas or stories of trauma that social workers hear in the workplace, they are at increased risk for lingering negative impacts (Bell, 1995; Courtois, 2002; Stamm, 2002). This study was based on qualitative interviews with five social workers who have been providing direct client service for a minimum of five years. Participants also had not taken stress leave as the intention was to explore some of the protective factors that assist social workers navigating challenges and stressors. The participants used pseudonyms to share their person experiences of resilience, self-care, burnout, values, balance, stigma and shame and the impacts of toxic workplaces. Understanding some of the impacts and the protective factors social workers experience may assist us in the development and implementation best practices for social worker sustainability.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».