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Record W2791604137 · doi:10.7202/1043173ar

Vers une structuration du processus émotionnel au travail : le cas des agents de la Brigade anticriminalité en France

2018· article· fr· W2791604137 on OpenAlexvenueno aff
Hélène Monier

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEmotional Labor in Professions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les thématiques de santé et de sécurité au travail, ainsi que de la qualité du service questionnent le rôle de l’émotion au travail et du travail de l’émotion. Quelles sont les composantes du processus émotionnel au travail ? Quelles en sont leurs répercussions sur la santé des professionnels, ainsi que sur la qualité du service et des interventions ? Afin d’apporter les premiers éléments de réponses à ces questionnements théoriques et managériaux, dans le cadre d’une recherche qualitative, un contexte spécifique a été étudié : le cas des policiers de la Brigade anticriminalité (BAC) en France. Comme dans toute activité de service, il existe pour les policiers de la BAC des règles sociales émotionnelles à observer face au public rencontré. Dans ce métier à risques physiques et psychologiques, les émotions brutes, objets du travail, sont à maîtriser par le professionnel afin qu’il effectue correctement sa mission. Pour gérer ces charges émotionnelles inhérentes à l’activité, les policiers de ce service spécialisé utilisent des outils de travail impliquant des émotions : c’est le cas, par exemple, des techniques de travail émotionnel et de l’activation de compétences émotionnelles. Les objets émotionnels du travail et les outils pour les contrer produisent des effets sur le professionnel, qui doit, la plupart du temps, les réguler dans sa vie personnelle. Qu’il s’agisse d’objets, d’outils ou d’effets du travail, la composante émotionnelle affecte la santé du professionnel, ainsi que la qualité de son intervention. Cet article propose une modélisation théorique dissociant les objets émotionnels, les moyens émotionnels (outils émotionnels de travail) et les conséquences émotionnelles de l’activité étudiée (effets émotionnels du travail), complétant et enrichissant le cadre théorique existant dans ce champ de recherche. Cette décomposition du facteur émotionnel offre une réflexion permettant alors à la GRH de considérer le phénomène émotionnel au travail au-delà des questions originelles de santé et de qualité du service offert et des interventions effectuées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.547
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations9
Published2018
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