MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411732520 · doi:10.1080/17459435.2025.2524805

Don’t just stand by!: speech act and politeness analyses of advice offered to a workplace bullying bystander in a public online forum

2025· article· en· W4411732520 sur OpenAlexaff
Jenilee Crutcher Williams, Jillian A. Rosa

Notice bibliographique

RevueQualitative Research Reports in Communication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBystander effectPolitenessAdvice (programming)PsychologySpeech actSocial psychologyInternet privacyLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substantial research literature examines the processes surrounding workplace bullying, and bystanders are an integral component of this phenomenon. Many people also seek in-person or online advice when witnessing such deleterious events. However, research indicates that workplace bullying advice often becomes problematic. This study applied speech act and politeness analyses to examine how interlocutors in an online forum provided advice to a workplace bullying bystander. The analyses revealed that comments used speech acts that informed about personal experiences of workplace bullying and made claims about bullying in general that violated positive-politeness (i.e. sense of belonging) most often. This study also found that messages providing clear directions (i.e. direct speech acts) for the bystander disproportionately violated negative-politeness (i.e. personal autonomy). This study extends our knowledge of workplace bullying advice to include structural markers such as speech acts and politeness strategies. Using insights from this study, organizational professionals can develop bystander intervention strategies using direct speech acts coupled with positive- and negative-politeness observations to mitigate workplace bullying issues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,304
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative Research Reports in CommunicationMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207