MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2039573915 · doi:10.1080/13698570802159899

The hazards of helping: Work, mission and risk in non-profit social service organizations

2008· article· en· W2039573915 sur OpenAlexaffabout
Agnieszka Kosny, Joan M. Eakin

Notice bibliographique

RevueHealth Risk & Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsSocial workBusinessAgency (philosophy)Health careMarketingSociologyEconomic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-profit organizations play an important role in the provision of health and social services. No longer temporary providers of emergency services, non-profit organizations appear to be permanent features of the social service landscape. Despite some of the intrinsic rewards that work in non-profit organizations offers, jobs in these organizations can be characterized by high demands, long working hours, low pay and exposure to violence and infectious disease, conditions which may be deleterious to worker health. This paper is based on an ethnography of three non-profit organizations: a homeless women's drop in, a drug treatment agency and a men's homeless shelter. We examine organizational ‘mission,’ a dominant discourse about the purpose and value of providing ‘help’ to marginalized clients, and the implications it has for work practices and for the way that workers understand work-related risk in these organizations. We describe how the notion of mission is continually reproduced, and trace its relationship to worker risk acceptance and risk taking. We suggest that the functions of such discursive commitments in organizations, and their implications for the well-being of workers, underscores the importance of understanding organizational culture and the social construction of risk when attempting to improve working conditions and protect worker health in social service non-profit organizations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,020
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Risk & SocietyMême sujetNonprofit Sector and VolunteeringTravaux en français237 207