Employees' Experiences of Workplace Violence: Raising Awareness of Workplace Stress, Well-being, Leadership, and Corporate Social Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sawmill shootings in British Columbia, Canada, resulted in fatalities and grievous injuries to workers, which have put a sensational face on workplace violence in the forestry sector. Yet, for all of the attention devoted after this horrific incident, to the growth and possible consequences of workplace violence, little empirical investigation has been done regarding the extent to which this type of violence may have permeated the sawmill forestry workplace in Canada; employees' experiences of workplace violence; employees' definition of workplace violence; the specific type of violence that occurs in sawmills; and the drivers of workplace violence as experienced and perceived by managers, union, and employees in the forestry sector context in British Columbia, Canada. This research critically explores these questions to better understand employees' experiences of workplace violence, the problems of violence and its implications for workplace stress, well-being, leadership, and corporate governance. This research contributes to the workplace violence body of knowledge as it relates to employment in the forestry sector in British Columbia, Canada. A mixed methodological approach was adopted using 367 questionnaire survey, 20 telephone interviews, and 2 focus groups lasting 45–60 minutes (managers and employees) were used to focus on managers, union, and employees' accounts of their own experiences and perceptions of workplace violence. The analysis of the data in this study lends support to the conclusion that workplace violence waged against workers in the forestry sector is significantly different than the violence being perpetrated in other sectors and work settings. The findings further suggest that forestry workers work environment, communities, and activity contributes meaningfully to the differences in workplace violence experienced by Sawmill employees. Insights obtained from this research can be used to develop educational tools and resources, and new policies to foster workplace practices conducive to reducing drivers to workplace violence, towards a more respectful workplace and overall employee well-being.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».