See no evil, hear no evil, speak no evil: Theorizing network silence around sexual harassment.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
#MeToo has inspired the voices of millions of people (mostly women) to speak up about sexual harassment at work. The high-profile cases that reignited this movement have revealed that sexual harassment is and has been shrouded in silence, sometimes for decades. In the face of sexual harassment, managers, witnesses and targets often remain silent, wittingly or unwittingly protecting perpetrators and allowing harassment to persist. In this integrated conceptual review, we introduce the concept of network silence around sexual harassment, and theorize that social network compositions and belief systems can promote network silence. Specifically, network composition (harasser and male centrality) and belief systems (harassment myths and valorizing masculinity) combine to instill network silence around sexual harassment. Moreover, such belief systems elevate harassers and men to central positions within networks, who in turn may promote problematic belief systems, creating a mutually reinforcing dynamic. We theorize that network silence contributes to the persistence of sexual harassment due to the lack of consequences for perpetrators and support for victims, which further reinforces silence. Collectively, this process generates a culture of sexual harassment. We identify ways that organizations can employ an understanding of social networks to intervene in the social forces that give rise to silence surrounding sexual harassment. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle