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Enregistrement W2510030582 · doi:10.51302/rtss.2016.2130

El tratamiento de la provincia canadiense de Quebec respecto al acoso psicológico en el lugar de trabajo

2016· article· es· W2510030582 sur OpenAlexaboutno aff
Francisco Trujillo Pons

Notice bibliographique

RevueRevista de Trabajo y Seguridad Social CEF · 2016
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCartographyGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente trabajo pone de relieve la posición que toma el legislador de la provincia de Quebec respecto al acoso moral en el lugar de trabajo. Se hará un recorrido general de la situación de Canadá en torno al riesgo psicosocial, matizando su estructura territorial conformada por provincias y territorios y la incidencia que de ello se desprende para la regulación del acoso laboral. Además, se analizarán los derechos laborales que disfrutan los trabajadores canadienses para, seguidamente, incidir en la provincia de Quebec con objeto de poner de relieve cómo su legislador define el riesgo laboral, señala las obligaciones y responsabilidades de todas las partes de trabajo, el modo en que establece un sistema de compensación para las víctimas de acoso así como la forma en que se vertebra un posible trastorno mental derivado de una situación de mobbing y, finalmente, se analizarán las vías por las que los trabajadores quebequenses pueden denunciar estas situaciones tan desagradables que ocurren en el ámbito del trabajo. Sin lugar a dudas el contexto de Quebec respecto al hostigamiento en el trabajo puede ser tomado como referencia o como ejemplo para el legislador español desde una vertiente preventiva y compensatoria, dado que, como es sabido, España no cuenta en la actualidad con una norma que visualice de un modo concreto el acoso moral en el lugar de trabajo desde un marco preventivo.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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