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Enregistrement W3029780135 · doi:10.1177/0886260520921865

Toward an Effective Workplace Response to Intimate Partner Violence

2020· article· en· W3029780135 sur OpenAlexafffund
Crystal J. Giesbrecht

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesStatus of Women Canada
Mots-clésDomestic violencePsychological interventionOccupational safety and healthWorkplace violencePoison controlFocus groupReferralQualitative researchLegislatureHuman factors and ergonomicsWorkplace bullyingPublic relationsSuicide preventionPsychologyMedicineNursingBusinessSocial psychologyEnvironmental healthPolitical scienceSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study adds to the relatively small body of research on the workplace impact of intimate partner violence (IPV), provides further insight into the various ways that IPV impacts survivors at work, and offers recommendations for improving the workplace response to IPV. Twenty-seven participants (survivors of IPV, workers, managers, union employees, and human resources professionals) took part in focus groups or one-on-one interviews. Three themes emerged from the data: the workplace impact of IPV, interventions in the workplace, and IPV policy suggestions for organizations. Recommendations for improving workplace response to IPV are offered, including legislative and policy changes, workplace leaves, and workplace accommodations for workers impacted by IPV. Findings illustrate the need for workplace training and information on how to recognize IPV, how to respond, and referral sources. This article offers suggestions of steps that workplaces can take to support employees who experience IPV as well as improving workplace safety, functionality, and productivity.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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