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Enregistrement W7117166009 · doi:10.5206/fpq/2024.1/2.18725

Affective Injustice and Responsibility for Emotion Regulation

2024· article· W7117166009 sur OpenAlexvenueno aff
Katherine Villa

Notice bibliographique

RevueFeminist Philosophy Quarterly · 2024
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjusticeOppressionAccountabilityAgency (philosophy)Emotional laborFace (sociological concept)DehumanizationAlienationAction (physics)Empathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I argue that the social norms that underlie our emotion regulation practices can result in further oppression of girls and women under conditions of patriarchy. One aspect of this oppression is the disproportionate responsibility for emotions that is taken on by girls and women in the wake of emotional distress caused by misogynistic aggression. I show that although emotion-regulation techniques are understood as ideal tools for enhancing agency and subjective well-being, and emotional labor is not necessarily oppressive, they may not only enable a perpetrator’s ability to evade accountability but also, by outsourcing emotional regulation, allow the perpetrator to fail to cultivate emotional intelligence, which leads to a vicious cycle. In these cases, girls and women also face a double bind. If certain emotion-regulation practices succeed in aligning emotions with dominant social norms, we face emotional labor that not only benefits the regulator but feeds the cycle described above, and we face alienation from our apt feelings. If we fail to regulate our emotions by accepted standards and patriarchal entitlements, we may be outcast, pathologized, or otherwise marginalized. I argue that the consequences of this double bind constitute a site of affective injustice and expose asymmetrical relations of moral accountability in evaluations of the fittingness of emotions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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