Decreasing Incivility and Bullying Through the Development of a Healthy, Respectful Work Culture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Problem: Incidents of bullying and incivility, including verbal aggression and exclusionary practices within the Telemetry department. Context: This quality improvement project addresses workplace incivility, bullying, and harassment. The project aims to develop and implement a Compact Agreement of Unit Norms to foster a healthier work environment. Interventions: Interventions included leadership education on bullying and conflict resolution, team awareness was heightened through workshops defining bullying and incivility, and a collaborative Compact Agreement of Unit Norms was developed and implemented. Measures: An analysis of reported incidents for the first quarter of 2024 through the Electronic Reposting System (ERRF) on the Telemetry floor revealed over 50 incidents of uncivil or bullying behaviors, including verbal aggression and exclusionary practices. Results: By June 2024, a significant improvement was observed with a total of 8 ERRFs, indicating a reduction of over 30% compared to the first quarter of 2024. Conclusions: The implications for practice based on this project highlight that reducing workplace incivility and bullying through the implementation of a Compact Agreement of Unit Norms fosters a healthier and more supportive work environment (Namie & Namie,2009). Keywords: Workplace incivility, bullying, harassment, Compact Agreement of Unit Norms.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».