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Enregistrement W4415959034 · doi:10.1108/979-8-88730-244-7

Combating Workplace Violence

2023· book· en· W4415959034 sur OpenAlexaff
Felix P. Nater, David D. Van Fleet, Ella W. Van Fleet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkplace violenceOrder (exchange)Plan (archaeology)Resource (disambiguation)Human resourcesBaseline (sea)Domestic violence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today the threat of violence impacting worker safety and business operations is a major concern. It is crucial that thoughtful violence prevention policies and supporting violence response plans be developed before any incidents occur in order to properly prepare to use, respond, engage, and react appropriately. Once violence begins or ends is not good enough. The threats are real, and the risks must be managed. A violent threat from a current or former employee, domestic violence or relationship violence spillovers, and the threat posed by criminals committing crimes against people and property are concerns for which all organizations must prepare. Incident avoidance is not acceptable – indeed, most likely not possible. Our job is to make it manageable.This book, Combating Workplace Violence, provides a basic understanding of workplace violence as well as prevention policy and plan development in nontechnical terms. The key to the successful development and implementation of a w+orkplace prevention policy is the collaborative proactive leadership of company executives and management and the assistance of a qualified, reputable consultant. While the information and tools contained here are designed to serve as a baseline for any organization’s solution to workplace violence, the material is useful to inform and educate any member of an organization. The unique framework (V-REEL®) for analyzing the organization’s internal environment to determine what can be done to try to eradicate or reduce workplace violence is especially useful. Ancillaries following each chapter provide additional information and tools to assist your planning. We envision this book being used to inform managers, human resource professionals, workers, and academics in all types of organizations. Hopefully, using the material and framework of this book, more organizations will develop policies, procedures, and practices to prevent workplace violence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,010

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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