Virtual harassment: media characteristics' role in psychological health
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Using the stressor‐strain model and media richness theory, this study seeks to investigate the relationship between receiving a harassing message via computer‐mediated communication and psychological health. Design/methodology/approach A sample of 492 individuals completed an online questionnaire. Three media characteristics are examined as potential moderators: media richness, anonymity of the harasser, and location where the victim received the harassing message. Findings The results suggest that virtual harassment is associated with diminished psychological health (both directly and mediated by fear of future harassment), and each media characteristic plays a role in understanding the level of fear of future harassment. Anonymity and location moderate the mediator's (fear) role in the stressor‐strain model. Research limitations/implications This research addresses the need for explicit testing of the differentiating factors of various forms of workplace aggression as moderators. Specifically, media characteristics are relevant in the psychological experience of virtual harassment. Practical implications Virtual harassment appears to occur more frequently than face‐to‐face harassment, and often the two forms co‐occur. Implications for EAP counselors, computer usage and harassment policies are discussed. Originality/value This study is the first to examine how media richness, anonymity and location of harassing message impacts the individual outcomes of workplace non‐sexual virtual harassment. The results indicate that, while related to face‐to‐face harassment, virtual harassment appears to have more nuanced considerations for both practitioners and researchers.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».