Notice bibliographique
Résumé
Childbirth is an emotionally complex experience. Some women seek additional support during pregnancy and labour, beyond what is typically offered in a hospital setting. Birth doulas fill this role by providing continuous emotional and physical support during labour. Based on interviews with 26 doulas practicing in Toronto, Canada, this paper examines how the work of providing emotional support to women during childbirth and avoiding conflict with hospital staff requires significant emotional labour - the purposeful management of emotion to incite certain feelings in clients or customers. Doulas perform emotional labour to accomplish two main tasks: managing their client's emotions during childbirth to help create positive birth experiences, and concealing emotions from hospital staff to avoid generating conflict. The inherently emotional context of childbirth also complicates demands for emotional labour, since doulas must balance their genuine emotional reactions to witnessing someone give birth with carefully managing their own affect to encourage particular feelings in their clients. Taken together, these findings indicate that doulas navigate a complex web of "feeling rules" that requires them to oscillate between manufactured emotion and authentic feeling - a demand that can be mentally exhausting. Overall, the emotional labour they perform seems to require a great deal of effort and skill - work that is often invisible and devalued. This study reinforces the importance of social support during the perinatal period by demonstrating that doulas attempt to "create" positive birth experiences, despite not playing a role in the medical management of the labour.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».