Dévoiler le travail émotionnel : le consentement en question
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de recherches partenariales en sciences sociales, au défi méthodologique que constitue l’étude du travail émotionnel en situations professionnelles touchant notamment à la question de l’observabilité des affects s’ajoute un travail de réflexion éthique qui se doit de nourrir les pratiques de recherche elles-mêmes. Dans cet article, nous nous intéressons plus spécifiquement à la question du consentement des travailleur.e.s impliqué.e.s dans une étude sur la communication des émotions au travail dans un contexte non thérapeutique. Le travail émotionnel est défini comme un exercice de figuration, de mise en scène émotionnelle de soi, qui opère chez les travailleur.e.s de manière consciente ou non. Son analyse, dans un cadre non thérapeutique, implique pour le.la chercheur.se d’observer les salarié.e.s dans une prise en compte qui intègre celle des corps en interaction, au-delà du dire de ces dernier.e.s et de la notion même d’intentionnalité. La problématique se voit ici comme redoublée et achoppe sur les dynamiques de dissimulation à la fois au cœur du travail émotionnel lui-même, mais également qui ont cours dans la sphère professionnelle où les attendus restent ceux de la maitrise et de la régulation des émotions, largement intériorisés et incorporés par les individus au travail. Pour le.la chercheur.e en sciences sociales, comment se saisir des affects non-dits, non montrés et, ce faisant, parce qu’ils sont dissimulés à la fois aux autres, mais aussi à soi, quelle place octroyée aux travailleur.e.s eux-mêmes dans l’appréhension de ces affects cachés? Nous mettrons en discussion ces enjeux en nous appuyant sur plusieurs terrains de recherche partenariale (grande entreprise, association, hôpital).
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 | 0.024 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| 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".