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Enregistrement W3209945087 · doi:10.1108/ijoa-06-2021-2827

Re-positioning workplace aggression interventions: a violence framework

2021· article· en· W3209945087 sur OpenAlexaff
Kathy Sanderson

Notice bibliographique

RevueInternational journal of organizational analysis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologySocial psychologyDomestic violenceOriginalityNorm (philosophy)Perspective (graphical)Psychological interventionPower (physics)Poison controlHuman factors and ergonomicsPolitical scienceMedicineCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate the socio-psychological systems in organizations that structurally support workplace aggression. Design/methodology/approach Using both a structural and contextual model of intimate partner violence (IPV), the factors supporting workplace aggression were analyzed. The narratives were provided from the participants’ lived experiences of workplace aggression, producing clear indications of where formal and informal power reside. Findings The methods of power and control used by workplace perpetrators parallel those illustrated in IPV. The inaction of management and the lack of social support enabled informal power asymmetries and the organizational norm of silence. The findings have implications for how workplaces view and intervene in relationship-based violence. Originality/value Workplace aggression has been studied from a conflict management perspective, without exploring the components that enable and support organizational abuse. As a result, organizational responses to workplace aggression have failed to address the complex relationship-based components and consequences. The primary contribution of this study is the disruption of the conflict-based perspective of workplace aggression into a more appropriate framework of violence, power and control.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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