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Enregistrement W2018178776 · doi:10.3390/laws3030598

Cyberbullying at Work: In Search of Effective Guidance

2014· article· en· W2018178776 sur OpenAlexaffabout
Bettina West, Mary K. Foster, Avner Levin, Jocelyn Edmison, Daniela Robibero

Notice bibliographique

RevueLaws · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationPublic relationsTerminologyWork (physics)BusinessResource (disambiguation)Emerging technologiesSpace (punctuation)Internet privacyPolitical scienceEngineering ethicsLawEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rapid technological change has come a blurring of boundaries between personal and workplace space. Employers are challenged to develop guidelines and policies to direct the appropriate use of technology to maintain a civil workplace. Because of the lack of shared understanding, or even terminology, around the issue of cyberbullying, employers are seeking a response from lawmakers to assist with this issue. Lawmakers are reluctant to develop legislation prematurely, given the rapid change in the capabilities of technology, the diverse social norms about its use, and the uncertainty of the role and responsibility of employers in minimizing cyberbullying and facilitating a civil workplace environment. This Canadian study seeks insight into these emerging issues through in-depth interviews with human resource professionals representing diverse business and industry sectors.

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)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,001
Études des sciences et des technologies0,0130,018
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0170,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
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

Citations55
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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