Compassion, remote work and vulnerability: the case of employees with disabilities during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose There is an increasing interdisciplinary interest in studying vulnerability in the workplace. Some scholars highlight the complex interplay of personal and situational factors that create vulnerable employees, while others, like us, view vulnerability as a universal condition with both positive and negative organizational implications. However, how organizations actively shape vulnerability remains unclear. Design/methodology/approach To this aim, we conducted 56 interviews with employees with disabilities who carried on working remotely during the COVID-19 pandemic. Findings New infrastructures – the social connections and structures that enable people to care for and rely on one another – fostered compassion and reduced barriers through remote work, creating hope of shared vulnerability. However, the persistence of ideals of a free and autonomous subject limited recognition of the unequal distribution of vulnerability, ultimately restricting solidarity. Originality/value This study introduces the idea of “states of vulnerability,” defined as moments when people in otherwise secure and safe employment are exposed to harm through organizational practices. It reflects on the practical requirements for vulnerability to emerge in organizations as sites of ethical engagement, fostering more sustainable careers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».