Harcèlement au travail chez les jeunes de minorités sexuelles et de genre : une analyse de profils latents
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, 23 % des jeunes de minorités sexuelles et de genre (MSG) rapportent avoir été exposé·e·s au harcèlement au travail (HT). Or, les formes de HT sont rarement distinguées et les études traitent souvent des jeunes MSG comme un seul groupe homogène. Grâce à des analyses de profils latents, cette étude vise à examiner les profils de HT chez 1033 travailleur·euse·s MSG de 15 à 29 ans (M = 22,83; ÉT = 0,13) résidant au Canada. Objectifs : 1) identifier les patrons d’exposition au HT; 2) explorer les différences entre ces profils en ce qui a trait aux caractéristiques sociodémographiques et de leur emploi; et 3) explorer les corrélats potentiels de cette exposition, soit le bien-être des jeunes MSG et leurs relations interpersonnelles. Quatre profils ont été identifiés : HT absent (79,8 % de l’échantillon); HT rare (11,8 %); HT occasionnel sans violence physique (6,5 %); HT fréquent avec violence physique (1,9 %). Les jeunes trans ou en situation de handicap étaient surreprésenté·e·s dans les profils de HT plus sévères. Les profils se positionnaient défavorablement sur certains indicateurs de bien-être et concernant leurs relations interpersonnelles, et considéraient comme insuffisantes les mesures organisationnelles pour contrer le HT. Cette étude met en évidence des inégalités intersectionnelles dans l’exposition au HT chez les jeunes MSG et ses conséquences délétères. Des interventions préventives et postventives adaptées aux inégalités intersectionnelles sont présentées.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».