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Enregistrement W4400236276 · doi:10.1111/cars.12478

“I feel like I'm changing people's lives, even if it's just two hours at a time”: Understanding contingent instructors’ emotion management in university teaching

2024· article· en· W4400236276 sur OpenAlexaffabout
Natalie Adamyk

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEmotional competenceFeelingAgency (philosophy)Sense of agencySocial psychologyEmotional laborCompetence (human resources)ScholarshipPedagogySociologyPublic relationsEmotional intelligenceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article extends existing scholarship on contingent or temporary-contract university instructors' emotional agency by employing the Bolton's emotion management and Cottingham's emotional capital typologies in tandem. In interviews with 40 instructors from universities across Canada, participants described acquiring both primary and secondary emotional capital as an embodied psychosocial resource through past education, upbringing and culture, and knowledge and skills from previous work and training experiences respectively. They then deployed this capital through emotion management based in both social and organizational feeling rules in their capacity as professors. This allowed instructors to reinforce their own sense of purpose, authority and competence as instructors, and to establish fulfilling relationships with students through teaching and mentoring which they infused with personal meaning. However, instructors' agency was also curtailed to varying degrees, by both institutional attitudes around academic contingency and sexist, and in some cases, racist or otherwise patronizing attitudes from students. Despite this, instructors were often able to reaffirm their identities as instructors by using emotion management in self-affirming ways, such as by drawing on self-confidence gained through previous occupations and training, and facilitating cultural backgrounds shared with students through emotional management.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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