Notice bibliographique
Résumé
What is Emotional Labour (EL)? Emotional labour is the process of managing and displaying emotions in the public sphere of our lives, most importantly the workplace, where emotional labour is connected to employment and is therefore done for a wage. In this doctoral thesis I explore how emotional labour is a human process that can be complicated by personal factors such as race. There were three critical questions posed in this research: (1) what is the nature of emotional labour in the work lives of Black teachers in this study? (2) how is emotional labour experienced in the work lives of Black teachers in this study? (3) what is the nature of the responses and strategies in relation to emotional labour that Black teachers in the study use in their work lives? A mixed methods design was used to gather data about the emotional labour experiences of Black teachers from two sources: (1) an online survey administered to 66 teachers from various racial groupings from the Greater Toronto Area; and (2) a series of in-depth interviews with seven Black teachers. The survey findings corroborated the experience of emotional labour for Black teachers and revealed three key concepts: racialized emotional labour (REL)—the additional emotional labour associated with being Black that prioritizes labour output; racialized emotional work (REW)—the additional emotional work associated with being Black that prioritizes human output; and white emotional privilege (WEP)—the emotional advantage gained by White teachers who are not required to engage in extra emotional labour/work attributable to race. The in-depth interviews suggested three types of teachers based on the ways they engage REL and REW: (1) Struggling to Resist; (2) Strategically Coping; and (3) Accommodating,Sticking to the Classroom, and Keeping-On. The research also provided foundational information on the development of copingstrategies among Black teachers and on the significance of spheres of interaction in the emotional experience of teachers. This complex and very rich approach gave a voice to Black teachers and focused on their personal perspectives
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».