Harm, Then Good? How Work Meaningfulness Emerges from Doing Harm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meaningful work has been identified as an important antecedent of an array of positive outcomes for both workers and their employers. However, many work roles involve harming others, an experience that has previously been linked to negative outcomes such as dissatisfaction and burnout. How does meaningfulness emerge when one's work includes such challenging circumstances? Drawing on interviews and observations in the veterinary industry, we elucidate new theory about the relationship between harm‐doing and the experience of meaningful work. Workers' interpretations of the worthiness of the harm, as well as the types of actions they take to remediate it, influence whether their involvement in harm‐doing episodes undermines or heightens their sense of meaningfulness. We further detail how dimensions of harm‐doing episodes shape opportunities for remediation, as well as whether the episodes ‘stick’ in workers' memories and hence figure into their ongoing, holistic accounts of work meaningfulness. Based on these findings, we introduce a novel ‘work‐bounded, worker‐centric’ view of meaningfulness that incorporates both the nature of work and workers' interpretations of it. Our research has implications for the work meaningfulness and workplace harm literatures, as well as for the many individuals whose work involves doing harm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».