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Enregistrement W3004626941 · doi:10.1017/lsi.2019.50

A Case of Love and Hate: Four Faces of Alienation Among Young Lawyers in France and Switzerland

2020· article· en· W3004626941 sur OpenAlexaff
Isabel Boni-Le Goff, Éléonore Lépinard, Nicky Le Feuvre, Grégoire Mallard

Notice bibliographique

RevueLaw & Social Inquiry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlienationTypologyGlobalizationSociologyCompetition (biology)Social psychologyPolitical sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past three decades, the legal profession has experienced globalization, the rise of mega-law firms, and intensified competition. These transformations have been associated with declining career perspectives, the hyper-specialization of legal work, and increased levels of stress. We argue that the concept of alienation offers valuable insights into these changes by providing an original analysis of the objective and subjective experiences of early career lawyers at work. We elaborate a multidimensional typology that covers the content and retributions of legal work. By categorizing experiences of alienation along these two axes, we identify four ideal-types of alienation: powerlessness, purposelessness, time deprivation, and unfairness. Based on qualitative studies carried out in France and Switzerland, we illustrate how young lawyers differentially experience each type of alienation, according to gender, status, and firm size. We conclude by suggesting how these factors combine to produce long-terms effects, such as the high female attrition rates observed in the Swiss and French legal professions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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