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Enregistrement W4313411733 · doi:10.5465/amr.2020.0511

Emotions and Client Participation in Jurisdictional Contestation

2022· article· en· W4313411733 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensHEC MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTFraming (construction)AmbivalencePrideSociologyGeneralizability theorySocial psychologyPublic relationsAngerShamePsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a model of how emotions shape the participation of professions' clients in episodes of jurisdictional contestation. Our model begins with a framing contest between a social movement that disrupts a profession's jurisdictional control and the profession that defends it. We theorize how, through adversarial framing efforts, the movement and profession each seek to evoke emotions in particular ways to shape the actions of clients in their favor. We then explore how the emotional resonance of this framing contest leads individual clients to support, to varying degrees, one or both contestants. We argue that clients experiencing different configurations of pride, anger, shame, and fear—or ambivalence when these emotions overlap in conflicting ways—enact one of five modes of participation. With this article, we contribute to the literature on professions by (a) conceptualizing client participation in jurisdictional contestation across analytical levels, (b) considering the role of a constellation of intertwined social emotions in this process, (c) and introducing a typology of five modes of client participation in jurisdictional contestation. We develop the model by drawing on empirical examples from health-related professions, but we also discuss its generalizability to other work domains and stakeholders.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,365 · 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