“Why do you have to be a drag?”: An Exploration of 2SLGBTQIA+ Sudents’ Experiences of EmotionalLlabour in Ontario Public Schools
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores 2SLGBTQIA+ students’ experiences of emotional labour in the Ontario public school system. Building on Arlie R. Hochschild’s (1983) concepts of “emotional labour” and “feeling rules” I explore the complex ways power and emotion shape school landscapes. I ask, 1. How do politics of emotions within Ontario public schools impact 2SLGBTQIA+ students?; and 2. What are 2SLGBTQIA+ students’ in Ontario schools experiences of emotional labour? Using a secondary data set from Tara Goldstein et al.’s LGBTQ Families Speak Out Project video interview archive (2014-2018), I analyze the impact of pervasive cis-heteronormativity, and hegemonic intersecting power broadly, on the emotional landscape and expectations in Ontario public schools. Further, I use the secondary data subset to examine various ways 2SLGBTQIA+ students engage in emotional labour, namely, withholding authenticity and explaining, and educating about queerness, while also recognizing the complex relationship between resistance and/as emotional labour. My analysis of the LGBTQ Families Speak Out Project data subset provides a snapshot into 2SLGBTQIA+ students in Ontario public schools experiences of emotional labour. This thesis seeks to deepen understanding around politics of emotion in schools in hopes of nuancing discourses on 2SLGBTQIA+ students’ emotional safety in schools.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».