Predictors of Reporting Workplace Violence to an Employer According to Sex: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Reporting workplace violence to the employer is essential in order to take the necessary measures to help workers face the consequences of violence and to prevent future situations of violence. Nevertheless, there is a lack of knowledge regarding predictors of reporting workplace violence according to sex. This study aims to assess sex differences in reporting workplace violence to the employer and in predictors of reporting among a sample of 900 workers who were victims of serious workplace violence in the province of Quebec (Canada). Sociodemographic characteristics, history of victimization, perpetrator's characteristics, psychological consequences, and attitudes toward violence and reporting were considered. Results indicated that, although men were more often victims of serious violence (p = .0001), women reported more violence to their employer (p = .009). Being a victim of physical violence was positively associated with reporting, whereas being attacked by a coworker was negatively associated with reporting for both sexes. Certain predictors were specific to men (R2 = .194, p < .0001), with lower income and normalization of violence being negatively associated with reporting. Specifically for women (R2 = .308, p < .0001), being a victim of verbal violence was negatively associated with reporting, whereas working in the healthcare sector was positively associated with reporting. Results are discussed and specific recommendations are made.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».