Trauma, Power, and Psychological Safety: Understanding the Mental Health Impact of Workplace Bullying
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace bullying, harassment and sexual abuse cause psychological harm, and can pose a significant threat to the success of an organization as well. This type of violence in the workplace, comprising negative actions and often abuse of power, can lead to trauma, anxiety, depression, PTSD and in severe cases, suicide. These acts impact workplace performance, negatively impact psychological safety and lead to high turnover and loss of productivity in an organization. OBJECTIVES: This narrative review outlines the key concepts of bullying, its impact on the individual, and the ways an organization can obstruct and manage it, using recent works (2018-2025) and some highlighted literature on trauma, power, and psychological safety. METHODOLOGY: Research conducted on leadership, safety climate, psychological safety and trauma-informed- as well as meta-analyses and relevant gray literature, journal articles, and other studies on bullying that A narrative synthesis of peer-reviewed and selected gray literature was conducted across PsycINFO, MEDLINE, Scopus, and Web of Science were integrated to this review. RESULTS: Exposure to bullying was connected to anxiety, depression, burnout, post-traumatic stress disorders, cardiovascular problems, absenteeism, and turnover. Diminished psychological safety, as well as disordered leadership, increases the damaging effect. In contrast, ethical trauma-informed leadership and a strong psychosocial safety climate promote recovery and decrease the incidence of bullying. CONCLUSIONS: Recognizing workplace bullying, harassment, and sexual abuse as forms of violence-and as both occupational and public health hazards-underscores the urgency of prevention. Embedding psychological safety as a core organizational value at every level is essential to fostering healthier, more resilient workplaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».