Echoes of silence: how police officers make sense of sexual harassment and the implications for individuals and organizations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aims to investigate how police officers make sense of sexual harassment (SH) and the potential implications for individual officers and their organization. Design/methodology/approach We used a sensemaking framework to analyze qualitative survey data collected at two different time intervals from members of a large North American law-enforcement agency that was grappling with complaints of SH. Findings Our findings illustrate the differing interpretations of SH, including why it persists. Whereas most officers perceived that SH was a systemic issue, some blamed victims or their harassers for perpetuating the issue. Further, reform efforts aligned with the “rotten apple” perspective were viewed as failing to address underlying issues. Originality/value Responses to internal reports of SH by policing organizations are often directed at reforming individuals as opposed to addressing systemic organizational factors. Part of the issue may be the reliance of police leaders on the “rotten apple” theory of police misconduct and assumptions about SH rather than the perspectives of organizational members. Our study illustrates the value of a sensemaking framework for helping create a shared understanding of the current state and developing more effective solutions to address SH. We discuss the implications of these findings for both research and practice.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».