Reframing “Dirty Work”: The Case of Homeless Shelter Workers
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on ethnographic research in a homeless shelter, this article examines how caseworkers navigate an occupation that is often physically and morally trying, and at times, objectionable. Given this context, we examine the ways in which caseworkers identify and define “dirty work,” often seen as a source of occupational degradation, according to two main typifications: the physical and the moral. Building on Erving Goffman's frame analysis, we examine the definitional and interactional strategies actors use to transform unpleasant first‐order realities to more valued, meaningful, or workable second order realities, by keying particular frames of meaning. These involve framing dirty work through (1) a professional lens, (2) humanism and egalitarianism, (3) a negotiated interpretation of institutional rules, and (4) the use of humor. We conclude by reflecting on the constructed nature of dirty work, and the importance of framing strategies in the sociology of occupations, suggesting that a more generic application of these ideas may be useful across a number of other social contexts.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,033 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».