Humanizing, surprising, controlling, and caring: emotion work and emotional labor strategies in sport for development and peace
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle