Domestic Violence in the Canadian Workplace: Are Coworkers Aware?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Domestic violence (DV) is associated with serious consequences for victims, children, and families, and even national economies. An emerging literature demonstrates that DV also has a negative impact on workers and workplaces. Less is known about the extent to which people are aware of coworkers' experiences of DV. METHODS: Using data from a pan-Canadian sample of 8,429 men and women, we examine: (1) awareness of coworker DV victimization and perpetration; (2) the warning signs of DV victimization and perpetration recognized by workers; (3) whether DV victims are more likely than nonvictims to recognize DV and its warning signs in the workplace; and (4) the impacts of DV that workers perceive on victims'/perpetrators' ability to work. RESULTS: Nearly 40% of participants believed they had recognized a DV victim and/or perpetrator in the workplace and many reported recognizing more than one warning sign. DV victims were significantly more likely to report recognizing victims and perpetrators in the workplace, and recognized more DV warning signs. Among participants who believed they knew a coworker who had experienced DV, 49.5% thought the DV had affected their coworker's ability to work. For those who knew a coworker perpetrating DV, 37.9% thought their coworker's ability to work was affected by the abusive behavior. CONCLUSION: Our findings have implications for a coordinated workplace response to DV. Further research is urgently needed to examine how best to address DV in the workplace and improve outcomes for victims, perpetrators, and their coworkers.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».