Challenging Workplace Hostility: How Collective Action Can Address Sexual Harassment
Notice bibliographique
Résumé
With millions of women sharing their experiences of harassment and abuse, the #MeToo movement confirmed what research had long shown: sexual harassment is a pervasive issue that disproportionately impacts women. Yet, despite the visibility of the #MeToo movement, which raised public awareness and prompted legislative and workplace policy changes, it appears that these efforts have had minimal impact on women’s experiences. This symposium brings together research that examines workplace sexual harassment from multiple perspectives and levels of analysis, specifically by examining how workers respond to harassment on an individual level, how organizations respond through social media campaigns, and the role of institutional interventions in facilitating policy change. Together, the included presentations offer important insights into addressing sexual harassment and promoting safer, more equitable workplaces. Compensating for Sexual Harassment: Gender and the Demand for Harassment-Free and Hybrid Workplaces Author: Manuela Collis; University of Toronto Author: Clementine Van Effenterre; University of Toronto (Not?) Tweeting Right through It: The Role of Gender in Justice Organizations’ Response to #MeToo Author: Michael Maffie; Cornell University Confronting Sexual Harassment in the Service Industry through Collective Bargaining Author: Emily E. LB. Twarog; University of Illinois at Urbana-Champaign Raising the Bar: Combating Sexual Harassment through Collective Bargaining Author: Shannon Potter; University of Toronto Author: Rachel Aleks; University of Windsor Author: Tina Saksida; University of Prince Edward Island
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».