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Enregistrement W3035952417 · doi:10.1177/0170840620941614

Policing Work: Emotions and Violence in Institutional Work

2020· article· en· W3035952417 sur OpenAlexaff
Brett Crawford, M. Tina Dacin

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyEnforcementInstitutionCriminologyMerge (version control)Legal guardianSociologyCoping (psychology)Construct (python library)MainstreamPolitical sciencePublic relationsLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We merge research on institutional policing with the growing interest in violence in organization studies to explore how citizen enforcement of regulations can evoke emotion and even, under certain circumstances, turn violent. We draw on long interviews to explore how fly fishing guides enforce catch-and-release fishing regulations in the absence of the state. Our primary theoretical contribution is the development of the policing work construct, including a typology of different policing tactics. Therein, we unpack how emotional thresholds explain shifts away from peaceful enforcement tactics fostered by everyday emotions and towards violent tactics reinforced by extraordinary emotions and a desire for vengeance. We also reflect on the constitutive role of violence in policing work, shedding light on vigilantes as a veiled yet crucial line of defense for enforcing institutions. Finally, we show that institutional custodianship can be claimed by ordinary citizens, motivated by their deep connection to and guardianship of an institution’s integrity.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations48
Publié2020
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Résumé présentoui

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