VIOLÊNCIAS NO AMBIENTE DE TRABALHO: PONDERAÇÕES TEÓRICAS
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Neste artigo teórico, tem-se como objetivo analisar as diferenças e possíveis sobreposições conceituais a respeito de tipologias de violências no trabalho, as quais são cada vez mais sutis. A reflexão crítica sobre o trabalho de Hershcovis (2011) nos instigou a pensar nas diferenciações entre as tipologias de violência, visando sua compreensão a partir de modelos que se aproximam de uma visão mais complexa e realística das interações sociais (Andersson & Pearson, 1999; Cortina, Kabat-Farr, Magley, & Nelson, 2017; Leymann, 1996; Vasconcelos, 2015). Os principais resultados consistem na identificação de dois riscos potenciais para a compreensão do tema: (a) a aglutinação dos conceitos, o que prejudica avanços teóricos e tratamentos específicos no trabalho; e (b) o isolamento dos tipos em silos, o que contribui para a perda de avanços alcançados em outros domínios. Ainda, postula-se a necessidade de vislumbrar as diversas tipologias de violências em um continuum conforme o contexto social.
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 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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».