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Enregistrement W4237062371 · doi:10.1007/978-981-13-0218-3_8

Regulation as Intervention: How Regulatory Design Can Affect Practices and Behaviours in the Workplace

2021· book-chapter· en· W4237062371 sur OpenAlexaffabout
Katherine Lippel, Rachel Cox

Notice bibliographique

RevueHandbooks of Workplace Bullying, Emotional Abuse and Harassment/Handbooks of workplace bullying, emotional abuse and harassment · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Intervention (counseling)HarassmentFunction (biology)State (computer science)Public relationsRegulatory focus theoryPolitical scienceSocial psychologyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores the ways in which regulatory measures affect workplace practices that contribute to or impede the development of workplace bullying. It begins with an examination of the concept of regulation, looking at regulation by the state, as well as by non-state actors that perform a regulatory function. In the second part, to illustrate the concept of regulation as an intervention, we will draw on experiences from the implementation of the legal regime in Québec to show how a regulatory regime can lead to the mobilization of different categories of actors to perform different types of activities in and outside the workplace. The third part of this chapter provides a synthesis of the issues that need to be discussed in the choice of regulatory instruments, to ensure that the legal environment promotes practices that are known to have a positive impact on the workplace and concretely contribute to the reduction of the causes of workplace bullying and harassment.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,262 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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