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Enregistrement W1984994189 · doi:10.7202/058126ar

Les agressions au travail : un même traitement pour les travailleurs et les travailleuses?

2005· article· fr· W1984994189 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Katherine Lippel

Notice bibliographique

RevueRecherches féministes · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article rend compte de résultats d'une étude de recherche empirique qui, par la voie d'une analyse différenciée selon le sexe, examine la thématique de la violence au travail. En faisant l'analyse qualitative et quantitative de 152 décisions des tribunaux administratifs québécois relatives aux demandes d'indemnisation adressées à la Commission de la santé et de la sécurité du travail (CSST) par les victimes de violence physique ou verbale au travail, l'auteure trace un portrait des situations distinctes auxquelles doivent faire face les travailleurs et les travailleuses. Ces dernières réussissent plus souvent que les travailleurs à faire accepter leur réclamation en appel. Les écarts concernant le taux de réussite sont attribuables au fait que les prétentions des travailleuses dans les dossiers étudiés sont plus clairement justifiées, en droit, que celles des travailleurs. Ces différences s'expliquent par la dissemblance des circonstances entourant les agressions. Les travailleuses sont davantage agressées par la clientèle et par leurs superviseurs, alors que les travailleurs sont beaucoup plus souvent agressés par des collègues. Les travailleuses sont davantage victimes d'agressions verbales que physiques, davantage atteintes de lésions psychiques que physiques, et l'incapacité qu'entraînent leurs lésions est de plus longue durée. Les conclusions de l'article invitent à la réflexion sur les raisons de ces différences et sur l'importance de tenir compte d'une analyse différenciée selon le sexe lors de l'élaboration de politiques réglementaires en vue de prévenir la violence au travail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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