O-390 GLOBAL SCENARIO OF GENDER-BASED VIOLENCE IN VARIOUS WORKPLACE SETTINGS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gender-based violence (GBV) disproportionately affects young women and LGBTQ+ individuals, and therefore, a systematic review and meta-analysis was carried out to i) qualitatively identify the prevalence and experience of GBV in virtual work environments and ii) evaluate the current workplace policies, interventions or tools to protect against GBV in the workplace.“ Methods A comprehensive search was undertaken following the PRISMA guidelines after registration with PROSPERO (CRD42023399684). PubMed, OVID, Scopus, Web of Science and CINAHL databases were searched using the keywords “Gender,” “GBV,” “workplace,” and “telework.” Results Of the total 1290 studies identified after removing duplicates, 60 were included. Studies included from the global South and global North cover in-person and online/ hybrid work settings. Most of the studies were cross-sectional (42), followed by mixed-methods (10), qualitative (5) and cohort (3). The study included articles on workers in healthcare (33, 55%), academia (16, 27%), skilled trades (7, 11%), and industry (4, 7%). Discussion Bullying, undermining, and harassment (BUH) are most likely experienced by women, minority groups, and homosexuals. Workplace bullying, sexual and physical harassment, gender-based harassment, physical violence, sexual and gender discrimination, and microaggression are some forms of GBV prevalent in healthcare, academia, industry and skilled trades. Cyberbullying resulted in perceived stress and job dissatisfaction among women employees. Conclusion There must be transparency about how the institution(s) handle reports of GBV and clarity regarding the mechanisms for supporting survivors and holding perpetrators accountable. Organizations must create cyberbullying policies, standards, and processes to guarantee that the complaints are handled in a fair, confidential, and transparent manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».