A qualitative system review: To lead public policy advancement for workplace psychological violence injury
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a qualitative system analysis informing public policy advancement for workplace psychological violence injury. It is a unique look into how a jurisdiction responds to the injury caused by workplace psychological violence (workplace bullying, harassment, and discrimination campaigns). First ever provincial legislation addressing this harm was passed into law. This study found that the legislation has yet to be implemented into the medical response systems dealing with this workplace injury. Severe hardships and consequences are experienced by workers in attempting recovery. Some never get there. The Canadian Institute for Workplace Bullying Resources, a specialist with this injury, received this study's recommendations for system change to assist in closing gaps and reduce the harm experienced by workers in Alberta, Canada. This study found some causal factors to these system barriers to be common globally. Methods to map and lead advocacy system change through qualitative research for this workplace violence and caused injury are provided herein. This is a call to researchers and professionals globally who deal with both workplace psychological violence and injury, to use and build on this study's methods, tools, and outcomes to lead further needed system change.
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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 | 0,363 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».