Sexual Harassment Research at Work: Perspectives From Around the World
Notice bibliographique
Résumé
Sexual harassment (SH) research has recently gone through a resurgence in practical relevance and scholarly interest. While advances have been made in understanding the nature of sexual harassment and its consequences for victims and organizations, much work is still needed to further understand the phenomenon from various cultural (i.e., countries) and work contexts (i.e., industry and job types). Through a collection of five papers representing data from seven countries, this symposium aims to broaden our understanding of SH by 1) examining contextual factors that facilitate, mitigate, and link SH with work outcomes, 2) uncovering similarities and differences in SH research findings from various cultural and industry contexts, and 3) highlighting actionable future research directions and practical evidence-based resolutions. This symposium also offers insights on current conceptual, methodological, and practical issues related to SH research as conducted in various parts of the world. Collectively, the five papers set the stage for further scholarship on SH to aid in the development of programs and policies to help mitigate its negative impact on individuals, teams, and organizations. Sexual harassment and silence: Getting in the way of healthier workplaces Author: Angela Workman-Stark; Athabasca U. Author: Ivana Vranjes; Tilburg U. Author: Zhanna Lyubykh; Beedie School of Business Simon Fraser U. Author: Sandy Hershcovis; U. of Calgary Author: Lilia Cortina; U. of Michigan Author: Carla Chrusch; U. of Calgary Author: Jennifer L. Berdahl; U. of British Columbia The role of anti-harassment policies amidst rising disgust and deviance after sexual harassment Author: Yijue Liang; George Mason U. Author: Tianjun Sun; Rice U. Author: Renee McCauley; George Mason U. Powerful yet powerless: Social media analysis of #MeToo cases in India and Pakistan Author: Imran Saqib; Alliance Manchester Business School, U. of Manchester Author: Aparna Gonibeed; Manchester Metropolitan U. Business School Unveiling the intersections of sexual violence and harassment among South Asian women in the UK Author: Saleema Kauser; Senior Lecturer U. of Manchester Author: Marianna Fotaki; Warwick Business School Sexual harassment in the world of work in Australia: A systematic review Author: Catherine Deen; U. of New South Wales Author: Sara Charlesworth; College of Business and Law, RMIT U.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».