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Enregistrement W4381250873 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e17447

The social construction of workaholism as a representational naturalization

2023· article· en· W4381250873 sur OpenAlexafffund
Lilian Negura, Nathalie Plante, Dahlia Namian

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueWorkaholism, burnout, and well-being
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNaturalizationSituatedSociologyAddictionRepresentation (politics)PsychologySocial representationSocial psychologyEpistemologyPoliticsComputer scienceAlien

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workaholism, a term borrowed from the language around alcoholism, first appeared in academic writing in the late 1960s. This article addresses the following questions: How has the concept of workaholism evolved in scientific literature and in society? How do people who identify as workaholics represent and communicate work addiction, and how do they identify it as their lived reality? Drawing on the concept of naturalization as a process of social representation, we argue that workaholism has been constituted as a naturalized object, and we consider the ways in which it is reproduced in everyday life through communication and experience. We situated the definition of workaholism within the scholarly literature. We then conducted semi-structured interviews with eleven individuals who self-identify or have been diagnosed as work addicts. Our research shows that representational naturalization began when workaholism first became a recognizable reality as a result of changes in the world of work. Naturalization was then achieved by eliminating contradictions through the process of decoupling the positive features of workaholism from the overall concept. Our results demonstrate how this naturalized representation of workaholism is reproduced through the communication and lived experience of "workaholics."

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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