The Duty to Prevent Emotional Harm at Work: Arguments from Science and Law, Implications for Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,086 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,143 |
| Communication savante | 0,022 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,056 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».