Humanizing, surprising, controlling, and caring: emotion work and emotional labor strategies in sport for development and peace
Notice bibliographique
Résumé
In the sport for development and peace (SDP) field, emotions play a key role. The purpose of this study was to examine how SDP practitioners in organizations serving refugees use emotion work and emotional labor strategies that seek to manage their own and other’s emotions. The conceptual framework guiding this study brings together literature on emotion work and emotional labor. A qualitative research design was used, and 14 semi-structured interviews were undertaken from May to July 2023 with SDP practitioners (e.g. program directors, founders, project managers) from organizations located in North America, Africa, Europe, Asia, and South America. Data analysis led to the construction of three themes, including: (1) humanizing in storytelling; (2) controlling emotions in the management of SDP implementation; and (3) caring. Humanizing in storytelling sought to challenge people’s assumptions about the refugee communities SDP organizations work with. Controlling emotions refers to the emotional labor and work that practitioners engage in to manage their own feelings when working with refugees. Caring for how refugees are represented and acknowledging emotions in SDP implementation underpins the first and second themes. This study advances a deeper understanding of the reflexive, purposeful work SDP practitioners undertake to ensure care for and of refugees. Theoretically, the study demonstrates how the emotional labor of individuals connects with and plays a role in emotion work carried out at an organizational level. SDP practitioners should consider both staff and program participant’s emotions and include training in emotional regulation for programs.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».