‘You’re Investing in People … It’s Not a Race. It’s Not a Rush’: Youth Care Worker Emotional Labour in Inner-City Neighbourhoods Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Emotional labour (EL) is the practice of managing expressions in a given work setting. Using the concept of EL, we aim to understand how youth care workers supporting marginalized youth manage work-related stress and the emotions experienced by young people. The youth supported by these workers experience the effects of secondary prisonization (i.e., indirect exposure to punishment), requiring them to engage in extensive EL. Drawing from qualitative interviews and participant-generated visual data, we show that EL is a crucial part of support work that is not yet well recognized. With the participant-generated visual data, we reveal how emotions are processed and managed. EL enables workers to continue to advocate for the needs and well-being of young people even at times of distress and austerity, at the expense of being exposed to secondary prisonization. Explaining how secondary prisonization extends beyond immediate family members and affects youth care workers at a tertiary level, we argue that one way of investing in the community (rather than expanding the criminal justice system) is by taking the importance of EL in support work seriously and providing better resources for these workers, who present real opportunities and safety for inner-city youths.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».