Legal and Ethical Implications of Verbal Abuse in the Workplace: Upholding Dignity and Respect for All
Notice bibliographique
Résumé
This research paper examines the legal and ethical ramifications of shouting at a colleague or any individual, including marginalized groups, in a workplace setting. It explores various legal frameworks, including anti-bullying, harassment, and occupational safety laws across jurisdictions like the United States, Canada, Europe, Australia, the Czech Republic, and India, with a focus on the Indian Penal Code and the Sexual Harassment of Women at Workplace Act, 2013. The paper highlights the moral right to live with dignity, emphasizing that no one has the right to shout at another person, whether a colleague or a ragpicker, and that individuals, such as ragpickers, have the right to assert, "I am doing my job; what is your right to shout at me?" Jurisdictional differences, workplace policies, and the psychological and social impacts of verbal abuse are analyzed, alongside the victim's right to a safe and respectful environment. The study underscores the need for robust legal protections, effective organizational policies, and cultural shifts to prevent verbal abuse and promote workplace dignity.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,061 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».