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Enregistrement W4416005665 · doi:10.5465/amproc.2025.18153symposium

Emotion, Risk, and Identity: Exploring Self-Work in Justice Organizing and Systemic Navigation

2025· article· en· W4416005665 sur OpenAlexaffabout
Charlotte M. Karam, Rich DeJordy, Yasmeen Makarem, Patil Yessayan, Mariam Omar, Olfat Khattar, Fida Afiouni

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Context (archaeology)CreedIdentity (music)NarrativeMeaning (existential)Power (physics)Social dynamicsEconomic JusticeEmpowerment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social problems, viewed as social-symbolic objects, are inherently dynamic and susceptible to change through the deliberate intentional actions of engaged actors. This perspective highlights the recursive nature of the relationships between the work and the objects it targets, underscoring a continuous interplay of influence and change (Caza et al., 2021; Weick et al., 2020). Social-Symbolic Work (SSW) can offer one perspective that enables comprehensive observation of various forms of work and their interplay, which are instrumental in shaping the construction of social problems (Karakulak and Lawrence, 2023). For example, SSW examines how individuals create, modify, and maintain meaning through symbols, practices, and narratives in social contexts. In the context of social justice, this framework helps to explore how individuals navigate personal transformation and identity construction while interacting with systemic forces (Kouamé et al., 2022). These efforts not only involve internal emotional labor (Barberá-Tomás et al., 2019) but also actively reshape symbolic meanings, identities, and power structures. We are particularly interested in how individuals engage in reflective practices and take deliberate actions to shape, understand, or maintain their identities, emotions, and roles within larger social and organizational structures. In this symposium, we thus focus on exploring the discursive dimension of Self-Work (Lawrence & Phillips, 2019) within the context of navigating and advancing social justice agendas (e.g., DeJordy et al., 2020; Gutierrez, et al., 2010), with a particular focus on the identity, career, and emotional work individuals undertake as they confront and/or seek to transform oppressive systems (e.g., Creed et al., 2010; Creed et al, 2014; Lok et al., 2019). Lawrence and Phillips (2019) describe Self-Work as an act of shaping one’s social-symbolic dimension, which significantly influences both the individual and those around them. While self-work encompasses three key dimensions - discursive, relational, and material - our primary focus is on the discursive dimension, while also acknowledging the influence of the other two. Specifically, we explore how individuals shape their identities by constructing narratives informed by their relationships and utilizing various material resources to make these narratives tangible. As Lawrence and Phillips (2019) suggest, this approach moves beyond strictly cognitive views of the self, allowing for a more nuanced understanding of selves with unique capabilities and constraints. By focusing on the narrative aspect of self-work, we refer to the significant effort individuals invest in telling stories either about themselves or in which they play a prominent role, revealing key insights about their identities. Enfranchising Grief: An Ethic of Care in Collective Action Author: Richard DeJordy; Rochester Institute of Technology Narratives of Risk in Women's Economic Empowerment Movements in MENA Author: Charlotte M. Karam; University of Ottawa Guilt in Women’s Career Narratives: Women's Self Work in Conflict Zones Author: Patil Yessayan; University of Ottawa Divided from Within: Intra-Movement Framing Tensions as Sites of Contestation Author: Yasmeen Makarem; American University of Beirut

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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