Vers une structuration du processus émotionnel au travail : le cas des agents de la Brigade anticriminalité en France
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.015 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".