MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387859842 · doi:10.1002/pra2.766

“Finding a Way To Say ‘No’”: Library Employees' Responses to Sexual Harassment as Emotional Labour

2023· article· en· W4387859842 sur OpenAlexaff
Danielle Allard, Tami Oliphant, Angela Lieu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensNewman Theological CollegeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentFeelingEmotional laborContext (archaeology)Workplace violencePolitenessPsychologySocial psychologyPublic relationsPolitical scienceHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Patron‐perpetrated sexual harassment (PPSH) is a form of gender‐based violence and a pervasive problem in libraries. However, contending with PPSH requires the performance of emotional labour by library workers because of workplace cultures and professional values that prioritize patron and institutional comfort. To better understand library workers' emotional labour as they respond to PPSH, we analyzed 510 survey responses where participants shared their experiences of, their responses to, and feelings about, PPSH. Three responsive strategies emerged: acceptance, indirect refusal, or direct refusal. Overwhelmingly, library workers reported negative emotions about the incidents. Despite these negative feelings, library workers consistently responded to PPSH by performing emotional labour that upheld “polite and professional” values. Our findings raise concerning questions for the field of library and information studies about the implicit and explicit expectations placed on library workers to perform emotional labour in response to PPSH, particularly within the context of a feminized profession and with the knowledge that PPSH harms library workers. Our goal is to support library workers and their institutions to “find a way to say ‘no’” to gender‐based violence in the workplace.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Association for Information Science and TechnologyMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207