MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2009532459 · doi:10.1177/0270467604266957

The Duty to Prevent Emotional Harm at Work: Arguments from Science and Law, Implications for Policy and Practice

2004· article· en· W2009532459 sur OpenAlexaff
Martin Shain

Notice bibliographique

RevueBulletin of Science Technology & Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmAnxietyDutyPsychologyStressorLawSociologySocial psychologyPolitical scienceClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although science and law employ different methods to gather and weigh evidence, their conclusions are remarkably convergent with regard to the effect that workplace stress has on the health of employees. Science, using the language of probability, affirms that certain stressors predict adverse health outcomes such as disabling anxiety and depression, cardiovascular disease, certain types of injury, and a variety of immune system disorders. Law, using the language of reasonable foreseeability, affirms that these adverse outcomes are predictable under certain conditions, typically defined in relation to what a reasonable person should know. Society is arguably in a position to establish standards for the abatement of certain types of workplace stress. As part of this process, we need to conceptualize an ideal form of conduct that exemplifies the standards to which both law and science urge us to aspire. For this purpose, the concept of the neighbor at work is proposed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,375 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBulletin of Science Technology & SocietyMême sujetWorkplace Health and Well-beingTravaux en français237 207