ANALYSIS OF WORKPLACE VIOLENCE (WPV) AGAINST WOMEN IN LIBRARIES
Notice bibliographique
Résumé
Workplace violence against women is a widespread phenomenon affecting various service sectors across the globe. Although libraries are traditionally regarded as calm and quiet spaces, incidents of workplace violence, particularly against women have increasingly come to light. This study aims to explore the nature, causes, and preventive strategies related to workplace violence against women in library settings, both locally and globally. Using a systematic review methodology, 27 research papers were selected from diverse geographic contexts, including Sweden, the United Kingdom, Canada, the United States, India, Africa, Nigeria, and Sri Lanka. The analysis explored the different forms of violence experienced by women in libraries, identified those responsible for the incidents, highlighted the specific areas within library premises where such occurrences are most common, examined the underlying causes, and reviewed suggested strategies for prevention. The findings revealed that verbal abuse is the most prevalent form of violence in libraries, typically occurring in public areas and perpetrated by users. In contrast, incidents of physical, psychological, and sexual harassment tend to take place in more isolated parts of the library, often involving staff members or known individuals. Such acts of violence have significant consequences, leading to psychological distress among female library staff and a decrease in job satisfaction and motivation. To mitigate workplace violence, several strategies are recommended, including the installation of security systems such as CCTV cameras, the deployment of trained security personnel, and the introduction of volunteer reader programs to monitor and deter inappropriate behavior. The study underscores the urgent need for institutional policies and proactive measures to ensure the safety and well-being of women working in library environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».