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Enregistrement W4389164835 · doi:10.7202/1107903ar

Toutes les formes d’abus en milieu de travail ont-elles les mêmes incidences sur la santé des travailleurs ?

2023· article· fr· W4389164835 sur OpenAlexaff
Jean‐Sébastien Boudrias, Vincent Roberge, Carole Sénéchal, Luc Brunet, Denis Morin

Notice bibliographique

RevueHumain et Organisation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentIncivilityPsychologyPhysical abuseSocial psychologyVerbal abuseWorkplace violenceSexual abuseClinical psychologyCriminologyMedicineSuicide preventionPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les formes d’abus en milieu de travail sont multiples. Parmi elles, on retrouve l’incivilité, la discrimination, le harcèlement (en général), le harcèlement sexuel, l’intimidation, l’agression physique, le leadership abusif, ainsi que le climat organisationnel tolérant les abus. Sur la base des gestes impliqués, certaines formes d’abus sont qualifiées d’intensité faible (p. ex. l’incivilité), modérée (p. ex. l’intimidation) ou élevée (p. ex. l’agression physique). L’objectif de cette recension des écrits est de déterminer si ces différentes formes d’abus ont des incidences qui diffèrent en importance en ce qui a trait à la santé des travailleurs qui en sont victimes. Une recension des études quantitatives de synthèse ayant porté sur chacune de ces formes d’abus a été réalisée. Douze méta-analyses ont été répertoriées. L’analyse comparative des effets et de leurs intervalles de confiance montre qu’en général, les différentes formes d’abus ne se différencient pas quant aux liens observés sur la santé psychologique (p. ex. l'épuisement, la dépression, le stress, le bien-être, les émotions positives et négatives) et la santé physique (p. ex. les tensions physiques, les problèmes de sommeil). Les quelques différences relevées invalident l’hypothèse que l’intensité présumée des formes d’abus est associée à la taille des effets observés. Sur le plan pratique, les organisations et gestionnaires devraient ainsi porter attention à chacune de ces formes d’abus, qui semblent toutes préjudiciables pour les travailleurs. Sur le plan scientifique, l’analyse réalisée est originale dans la mesure où elle a permis de rassembler des travaux de synthèse sur huit formes d’abus qui proviennent de littératures distinctes et qui n’avaient jamais été comparées, à notre connaissance.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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