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Enregistrement W2008688203 · doi:10.1037/a0029883

Revisiting the comparative outcomes of workplace aggression and sexual harassment.

2012· article· en· W2008688203 sur OpenAlexafffund
Angela M. Dionisi, Julian Barling, Kathryne E. Dupré

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Health Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHarassmentPsychologyAggressionSocial psychologyDominance (genetics)SupervisorJob satisfactionClinical psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We focus on the differential outcomes associated with experiencing workplace aggression and sexual harassment by a supervisor. To do so, we identify and empirically address several issues within current workplace aggression and sexual harassment research, including the need to (a) conceptualize their multidimensional nature, (b) contrast comparable dimensions between the two, (c) recognize and control for covictimization, and (d) consider the role of target gender. Data were analyzed using multiple regression and dominance analyses on a sample of 467 employed women (M age = 40 years). Results showed that all forms of sexual harassment were more strongly associated with work withdrawal and psychological well-being than comparable forms of workplace aggression. Nonphysical workplace aggression accounted for more of the variance in attitudinal outcomes (job, coworker and supervisor satisfaction, intent to quit, commitment) than nonphysical sexual harassment. Sexual harassment accounted for more of the variance than workplace aggression in all outcomes when the harassment and aggression involved some form of threatened or actual physical contact. Conceptual and methodological issues are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations75
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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