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Enregistrement W2766906795 · doi:10.15273/jue.v9i1.8884

Dying Professions: Exploring Emotion Management among Doctors and Funeral Directors

2019· article· en· W2766906795 sur OpenAlexafffundvenue
Molly Ryan

Notice bibliographique

RevueJournal for Undergraduate Ethnography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésEmotiveEmotional laborFeelingEmotion workPsychologyWorkforceMeaning (existential)PopulationSocial psychologyMedicinePsychotherapistSociologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are few more emotive experiences in life than death. Drawing on Arlie Hochschild’s concept of emotional labour, this article compares the emotional responsibilities of two groups of death professionals: doctors and funeral directors. It addresses the lack of comparative studies in the otherwise robust literature concerning emotional labour in the workforce. Through qualitative analysis, I identify how funeral directors and doctors believe they should feel in regard to death, how they manage these feelings, and the related consequences of this emotional labour. This analysis suggests that the emotion management of these professionals is primarily influenced by two key factors: prioritizing the emotions of others and stifling one’s own strong emotions. Differences became apparent in terms of how these factors are managed and what the related emotional consequences may be, due to the respective reliance of the funeral directors on surface acting and the doctors on deep acting emotion management strategies. In the future, it would be helpful to complement existing research with participant observation studies in order to better illuminate the meaning that emotional labour has for individuals in practice. Due to their unique position of encountering death as part of a job, death professionals have much to teach each other, as well as the broader population, about accepting and managing emotions related to mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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