Gestion des émotions, santé et régulation du travail dans les services à domicile
Bibliographic record
Abstract
L’article s’intéresse à l’impact de la gestion des émotions dans le secteur des services à domicile. Dans ce monde où l’on trouve quasi uniquement des femmes comme salariées, gérer les émotions constitue une partie indispensable mais invisible du travail. Produire un service de qualité suppose en effet sa « personnalisation » et cela impose aux salariées de tenir compte d’autrui dans la réalisation même de leurs tâches, dans une posture de genre, caractéristique du travail au féminin. Si cet engagement dans la relation est bien un travail à part entière, qui nécessite un apprentissage, sa similitude avec les tâches et les postures de la sphère domestique tend à l’occulter, posant ainsi la question de sa reconnaissance. Faute de celle-ci, la gestion des émotions, surtout lorsqu’elle est effectuée dans l’isolement, devient une source de risques pour la santé de salariées en manque d’identité professionnelle. A contrario, l’existence de temps et d’espaces, où peut émerger un collectif qui assure une certaine régulation du travail émotionnel, constitue un dispositif de prévention minimal pour la santé de ces salariées. Cela démontre l’importance d’élaborer un cadre « public » à ce travail effectué dans la sphère privée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".