Networks of complicity: social networks and sex harassment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the question of why sex harassment persists in organizations for prolonged periods – often as an open secret. Design/methodology/approach In-depth interviews were conducted with 28 people in diverse organizations experiencing persistent sex harassment. Data were analyzed using standard qualitative methods. Findings The overarching finding was that perpetrators were embedded in networks of complicity that were central to explaining the persistence of sex harassment in organizations. By using power and manipulating information, perpetrators built networks that protected them from sanction and enabled their behavior to continue unchecked. Networks of complicity metastasized and caused lasting harm to victims, other employees and the organization as a whole. Research limitations/implications The authors used broad, open-ended questions and guided introspection to guard against the tendency to ask for information to confirm their assumptions, and the authors analyzed the data independently to mitigate subjectivity and establish reliability. Practical implications To stop persistent sex harassment, not only must perpetrators be removed, but formal and informal ties among network of complicity members must also be weakened or broken, and victims must be integrated into networks of support. Bystanders must be trained and activated to take positive action, and power must be diffused through egalitarian leadership. Social implications Understanding the power of networks in enabling perpetrators to persist in their destructive behavior is another step in countering sex harassment. Originality/value Social network theory has rarely been used to understand sex harassment or why it persists.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».