MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7118119171 · doi:10.17951/sil.2025.34.4.11-27

Mobbing in the Institutional Work Environment: The Example of Polish Prosecutors’ Offices

2025· article· en· W7118119171 sur OpenAlexaboutno aff
Aleksandra Malinowska-Bizon, Wojciech Bizon

Notice bibliographique

RevueStudia Iuridica Lublinensia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobbingHarassmentStatutory lawQuarter (Canadian coin)Work (physics)Phenomenon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The survey is part of an identified research gap, which is the issue of mobbing behavior in the environment of common organizational units of the Polish prosecutor’s office. Data was collected by asking 1,891 people (which constituted 12.6% of all employees) in an anonymous survey, both prosecutors and assessors, as well as administrative staff, at all levels of the Polish prosecutor’s office. This is the first study of its kind in Poland and one of the few in general that addresses the institutional legal community. The findings confirm the fact that incidents of harassment at work are more frequent in organizations where duties are routine. The phenomenon of mobbing in the Polish prosecutor’s office is present and is not only of a marginal, incidental nature. Over a quarter of interviewees experienced at work behavior that falls under the statutory definition of mobbing. As expected, the predominant type of professional relationship in which mobbing occurs is a subordinate professional relationship (73% of cases), although in as many as 12% of cases mobbing occurred in equivalent relationships. The results also show the disturbing fact that this type of behavior is not reported (as many as 68% of the mobbed); the main reason being the lack of belief in the effectiveness of such actions and the lack of faith that formal disclosure will change anything. In the light of the facts learned, ways to overcome the identified negative phenomena are given as recommendations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudia Iuridica LublinensiaMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207