Bibliographic record
Abstract
L’article interrogera le pouvoir heuristique et critique que revêt le concept de travail émotionnel. En quoi le travail émotionnel est-il un travail ? Requiert-il un effort conscient et une stratégie intentionnelle et rationnelle ? Quels problèmes émergent lorsque le travail émotionnel se déploie dans la sphère productive et au sein de rapports de coopération et de subordination ? Génère-t-il lui-même des émotions ? Et quels statuts et rôles attribuer aux émotions dans ces processus de transformation au travail et par le travail ? À une réflexion épistémologique, sera articulée dans un second temps une étude empirique réalisée dans le milieu universitaire qui montre, en dépit d’un déni défensif et d’une peur omniprésente, la diversité des émotions et leur rôle actif dans l’expérience du travail. Les émotions en viennent alors à opérer un travail de liaison et de résistance. En adoptant une définition relationnelle des émotions, on peut ainsi concevoir une forme de travail émotionnel non intentionnelle mais non moins cruciale pour façonner et comprendre le rapport au travail et les dynamiques professionnelles.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".