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Enregistrement W4385210377 · doi:10.5465/amproc.2023.12642abstract

We Are “Dogs of the Docks”: Maintaining Occupational Entitativity in the Face of Diminishing Stigma

2023· article· en· W4385210377 sur OpenAlexaff
Lucas Dufour, Meena Andiappan

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)Closure (psychology)PsychologySocial psychologyFace (sociological concept)CriminologySociologyPolitical scienceLawSocial sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This longitudinal study explores how and why a historically stigmatized occupation, longshore workers, choose to maintain the tainted nature of their occupation even as the stigma that once characterized their work largely fades. Relying on data collected from 72 interviews, supplemented with observational and archival data over a 70-year period, we examine how factors both internal (e.g., changes in hiring practices) and external (e.g., technological advances) to the occupation influence longshoremen’s response to diminishing stigma. Significantly, we find that longshoremen work to actively disengage from certain forms of stigma (e.g., theft ), while simultaneously strategically retaining other forms (e.g., violence). Our data suggests that to retain the stigmas that they consider central to the maintenance of their entitativity, longshoremen employ various strategies, including reviving past stigmas and overemphasizing current taint. Answering why an occupation would actively insist on retaining parts of their stigma, we find that longshoremen’s stigma allowed them to enact and justify occupational closure when their jobs – once reviled – become coveted. In contrast to previous work on occupational stigma cooptation, we find stigma being used to repel outsiders, reinforce misconceptions, and maintain negative occupational evaluations. Our findings contribute to the literatures on stigma, entitativity, and occupational closure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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