Giardini per rivivere: orticoltura e giardinaggio a fini terapeutici in contesti sanitari

Questa tesi riassume il lavoro di ricerca da me effettuato per studiare i meccanismi della relazione uomo - pianta su cui si basa l’orticoltura terapeutica, le sue modalità di attuazione e le risposte dei pazienti al lavoro in giardino. La ricerca si è svolta in due diversi giardini terapeutici con pazienti adulti con varie tipologie di disabilità fisica o psichica. Partendo dalla analisi delle basi teoriche su cui si fonda l’ortoterapia, l’obiettivo era di capire come creare le condizioni migliori per ottenere i massimi benefici dall’uso dell’orticoltura e del giardinaggio per il benessere delle persone. Due elementi sono apparsi fondamentali per il raggiungimento degli obiettivi terapeutici: il primo è lo stretto legame esistente tra la forma del giardino e delle piante e la sua funzione terapeutica; il secondo sta nella necessità di creare nel paziente una connessione profonda con il giardino e il lavoro con le piante è risultato essere un fattore determinante per farlo. Utilizzando questionari e osservazioni degli utenti, sono stati raccolti ed elaborati dati relativi al benessere dei pazienti durante e dopo le attività in giardino e si è cercato di trovare un indice, individuato poi nella variazione di percezione del pollice verde, che potesse essere utilizzato per esprimere la soddisfazione del paziente. Infine si è cercato di capire come potesse variare la capacità ristorativa del giardino, in funzione della frequenza di visita e dell’attività che vi si svolgeva, attraverso la somministrazione della versione italiana della scala PRS a chi era impegnato nelle attività di orticoltura e giardinaggio, a chi passeggiava nel parco e a chi invece non lo frequentava regolarmente ma lo conosceva bene: è risultato che le tre modalità di fruizione del giardino davano ai fruitori un potenziale rigenerativo diverso e significativamente più alto per chi metteva le mani nella terra.

Individuals in the Workplatform. Exploring Implications for Work Identity and Algorithmic Reputation Management

In the new world of work, workers not only change jobs more frequently, but also perform independent work on online labor markets. As they accomplish smaller and shorter jobs at the boundaries of organizations, employment relationships become unstable and career trajectories less linear. These new working conditions question the validity of existing management theories and call for more studies explaining gig workers’ behavior. Aim of this dissertation is contributing to this emerging body of knowledge by (I) exploring how gig workers shape their work identity on online platforms, and (II) investigating how algorithmic reputation changes dynamics of quality signaling and affects gig workers’ behavior. Chapter 1 introduces the debate on gig work, detailing why existing theories and definitions cannot be applied to this emergent workforce. Chapter 2 provides a systematic review of studies on individual work in online labor markets and identifies areas for future research. Chapter 3 describes the exploratory, qualitative methodology applied to collect and analyze data. Chapter 4 presents the first empirical paper investigating how the process of work identity construction unfolds for gig workers. It explores how digital platforms, intended both as providers of technological features and online environments, affect this process. Findings reveal the online environment constrains the action of workers who are pushed to take advantage of platform’s technological features to succeed. This interplay leads workers to develop an entrepreneurial orientation. Drawing on signaling theory, Chapter 5 understands how gig workers interpret algorithmic calculated reputation and with what consequences for their experience. Results show that, after complying to platform’s rules in the first period, freelancers respond to algorithmic management through different strategies – i.e. manipulation, nurturing relationships, and living with it. Although reputation scores standardize information on freelancers’ quality, and, apparently, freelancers’ work, this study shows instead responses to algorithmic control can be diverse.